PhAI 联四校发 JEPA-Anything：一套预测核心跑通七个领域，开普勒定律从模型里长出来

PhAI Labs 联合牛津、斯坦福、普林斯顿、港中文团队发布 JEPA-Anything：在 JEPA 架构上做正交预测分解（OPF），把原本单一的目标嵌入拆成互补、互不重叠的多个因子，各配专属预测器，再拼回完整的隐空间世界状态。论文 arXiv 2609.20800，9 月 17 日上线，官方技术报告与 GitHub 代码（Gen-Verse/JEPA-Anything）已公开。

验证横跨七个截然不同的系统（视觉、生物、临床、控制、分子动力学、物理场、天气）：匹配动力学的十项对照任务里，分布内单项干预预测误差比标准 JEPA 低约 11.7%；未见过的多因子组合干预 MSE 下降约 3.5%；PDEBench Burgers 方程 MSE 降 39.7%、浅水方程降 39.3%。最有说服力的一个结果：没有任何人为设定公式，模型从学到的隐空间模式里自己提取出「轨道频率-半长轴」关系，拟合斜率 -1.4991，开普勒第三定律理论值为 -1.5，R² 达 0.99999999。在肝癌数据上，研究者从模型内部因子筛出 IL-18 联合 CD73 阻断的候选组合，在 3 份患者类器官与 3 份肿瘤组织碎片中均展现最强杀伤力——世界模型第一次给出了「模型内部结构→领域分析→候选干预→实验验证」的完整链条。

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