발레스트리에로와 르쿤의 논문은 서로 다른 모달리티의 JEPA가 같은 세계 상태를 잇는 양성 쌍으로 학습하면 일정한 가정 아래 회전만 다른 표현에 도달함을 보였다. 실험에서는 같은 장면의 여러 설명을 묶는 방식이 다음 토큰 예측보다 약 42배 적은 표본으로 비슷한 정렬에 도달했고, 1억900만 파라미터 모델이 평가한 최대720억 모델보다 높은 정렬 점수를 기록했다. 공개 저장소는 코드와 재현 절차를 제공한다. 정리는 최적해와 관측 구조 등의 조건부 결과이고, 실험 점수도 일반 언어 성능이나 모든 모델의 수렴을 입증하지 않는다.