我们提出了一种从大规模未标记视频数据中学习视频表示的新方法。理想情况下，这种表示将是通用且可迁移的，可以直接用于新的任务，如动作识别和零样本或少样本学习。我们将无监督表示学习表述为一个多模态、多任务学习问题，其中通过蒸馏在不同模态之间共享表示。此外，我们引入了损失函数进化（loss function evolution）的概念，利用进化搜索算法自动找到捕捉多种（自监督）任务和模态的最优损失函数组合。第三，我们提出了一种基于齐普夫定律（Zipf's law）的无监督表示评估指标，该指标使用分布匹配到一个大型未标记数据集作为先验约束。这种无监督约束不依赖任何标签信息，却能产生与弱监督、特定任务的方法相似的结果。所提出的无监督表示学习方法生成了一个单一的RGB网络，并优于先前的方法。值得注意的是，除了大型、完全标注的视频数据集外，该方法的效果也优于几种基于标签的方法（例如ImageNet）。