JEPA-Anything 跨七类系统统一世界模型，还推出肝癌候选干预方案
量子位 · wechat · 2026-09-19
PhAI Labs 联合牛津、斯坦福、普林斯顿、港中文等团队发布 JEPA-Anything，一个跨领域世界模型框架，在视觉、生物、临床、控制、分子、物理场和天气七类系统上共享同一预测核心。
核心机制：标准 JEPA 让所有信息走同一条预测路径，不同尺度的信号会互相挤压。JEPA-Anything 提出 OPF（正交预测分解），把目标状态切分为多个正交子空间由不同分支独立预测，再用因子活性与编码器方差约束防坍缩。各 factor 学什么由数据决定，训练后留下可分析的内部接口。
实验结果：
- 受控 Pong 环境：分布内单项干预预测误差较标准 JEPA 降约 11.7%，未见多因子组合干预 MSE 降约 3.5%
- Matched Dynamics Benchmark 十项任务中九项提升：Burgers 方程 MSE 降 39.7%，浅水方程降 39.3%，WeatherBench2 降 10.5%
- 四种分子系统 100 步自由 rollout 均获最低误差；但控制任务（如 Hopper）和长程预测上并非全面领先
科学发现案例：从模型内部因子推导出 IL-18 联合 NT5E/CD73 阻断的肝癌干预方案，经患者来源类器官与免疫健全小鼠验证，展现最强肿瘤杀伤力；行星轨道案例中，仅输入轨迹数据，模型隐模式提取出的「频率-半长轴」关系拟合斜率 -1.4991（开普勒第三定律理论值 -1.5，R²≈1）。这表明模型内部结构可成为科学分析的接口，服务于「科学发现大模型」（DFM）路线。
所属事件:JEPA-Anything：一套预测核心横跨七大领域的世界模型(6 条相关)→
「研究」频道最新
- Tufts 团队开源 HAL 平台：大鼠皮层细胞可学会控制网络爆发位置 — MacrinePhD · 2026-10-25
- MIT 研究：神经网络无需反向传播，靠局部规则自组装成功能电路 — MacrinePhD · 2026-10-25
- EMNLP 2026 海报:探针鲁棒性与 OOD 不确定性量化评估 — PMinervini · 2026-10-25
- EMNLP 论文:Transformer 与 Mamba 全局表征迥异,局部结构却相似 — royschwartzNLP · 2026-10-25
- IIT 德里 FIRE 框架入选 EMNLP 2026:记忆高效的多智能体反驳仇恨言论 — Tanmoy_Chak · 2026-10-25
- 多伦多大学×谷歌论文：选 AI 助手或是人类「最后一个选择」 — rohanpaul_ai · 2026-10-25