该研究提出了多种基于联合嵌入预测架构（JEPA）的自监督学习方法，涵盖图像、音频和图数据。I-JEPA通过上下文块预测图像目标，A-JEPA在音频分类中表现优异，Graph-JEPA在图分类中具有竞争力。研究还探讨了在脑电信号处理和点云数据中的应用，显示出良好的表示学习性能，强调了模型设计对结果的影响。