研究人员扩展了由 Yann LeCun 开创的 JEPA 架构，使其能够跨七个截然不同的领域工作。这项工作还产生了一个肝癌治疗候选方案，团队在实验室中对其进行了测试。
世界模型预测一个系统将如何演化，无论这个系统是机器人、分子，还是患者的健康状况。迄今为止，每个领域通常都需要自己的模型。由 PhAI Labs 领导、并与来自 Stanford、Oxford 和 Princeton 的合作者组成的一个团队，希望证明一个单一的共享原则就足够了。
他们的论文介绍了 JEPA-Anything，它建立在联合嵌入预测架构（JEPA）之上。这些模型不像像素那样重建原始数据，而是预测缺失或未来状态的抽象摘要，过滤掉无关细节。作者认为标准方法存在一个弱点：所有内容都被汇入单一预测，因此简单的模式最终会淹没较难的模式。
多个专门的预测，而非一个
JEPA-Anything 将预测状态拆分为若干部分，每个部分由各自的预测模块处理。一个额外的约束推动这些模块捕捉不同方面，而不是学习相同的东西，随后模型再将它们的部分预测重新组合成一幅完整的图景。
研究人员不为这些部分赋予含义，而是让这些角色在训练过程中自行涌现。相反，他们只改变为每个领域准备数据的方式。
动力学测试大幅提升，机器人方面结果喜忧参半
团队将 JEPA-Anything 与一个架构相同、在相同条件下用相同数据训练的标准 JEPA 进行了比较。动态系统显示出最明显的提升：在一个带有针对性干预的简化 Pong 环境中，预测误差下降了 35%。对于模型在训练期间从未见过的干预组合，误差下降了 13%。
作者称，JEPA-Anything 在涵盖物理、机器人和天气预报的十项测试任务中持续击败基线。在 Burgers 方程这一常见的流体动力学基准测试上，另一项独立评估中误差下降了近一半。在超过 50 个预测步骤中，这一优势得以保持，但缩小到约 3%。该方法在水、石英、对乙酰氨基酚和苯的模拟中也取得了最佳成绩，即使在 100 步之后也是如此。
对于单细胞数据，该模型更可靠地分配了细胞类型，在临床数据上，它对 1,000 多个可能的疾病事件的预测略好。图像任务上的差异很小。在模拟步行机器人的运动规划中，JEPA-Anything 在三个环境中的两个中胜出，而标准模型在第三个环境中领先。
该模型标记了一种肝癌治疗方法，因此团队对其进行了测试
该团队最大胆的声明来自肝癌研究。研究人员分析了模型从生物数据（包括基因活性、蛋白质水平和 CRISPR 筛选）中学到的部分预测。排名最高的候选方案将 IL-18（一种激活免疫细胞的信号分子）与 CD73 酶阻断配对，肿瘤利用 CD73 来抑制附近的免疫反应。
团队在肝癌细胞与免疫细胞共培养、来自三名患者各自的类器官和肿瘤组织以及小鼠中测试了该组合。在类器官和组织样本中，该组合杀死的肿瘤细胞比单独使用 IL-18 或 CD73 阻断更多，并且 T 细胞和自然杀伤细胞表现出更强的激活。该研究并未确定这是否能成为实际疗法。
在第二个案例中，研究人员在模拟轨道上训练模型，没有给它任何物理量。学到的模式结果与开普勒第三定律几乎完全吻合，该定律指出轨道越大的天体运动得越慢。该定律将轨道频率设为轨道大小的 -1.5 次方；模型得出的结果是 -1.4991。团队只评估了一次训练运行，并挑选了误差最低的那一次。
作者提醒说，学到的部分能够清晰分离，并不意味着它们捕捉到了真实的因果关系。这样的模型何时能可靠到足以指导实验设计，也仍然是一个悬而未决的问题。这是团队的长期目标：AI 智能体将使用 JEPA-Anything 来提出并排序实验，然后把结果反馈回模型。代码和模型已公开可用。
LeCun 于2022 年提出 JEPA，作为生成式模型的替代方案。2025 年 6 月，Meta 发布了V-JEPA 2，这是一个拥有 12 亿参数的 JEPA 视频模型，无需额外训练就能在陌生环境中控制机械臂。2025 年 11 月，LeCun 和 Randall Balestriero 又推出了LeJEPA，这是一个理论基础，旨在无需通常的变通方法就能保持训练稳定。LeCun 现在正通过他的初创公司AMI Labs推进这一方法，该公司在 2026 年 3 月筹集了超过 10 亿美元来构建世界模型。
Google Deepmind 已在 2025 年 10 月在实验室中测试了一个 AI 生成的癌症假说。其基于 Gemma 的模型C2S-Scale 27B提出药物 silmitasertib 可使肿瘤细胞更容易被免疫系统发现，而用人类细胞模型进行的实验证实了这一预测。Google Deepmind 的多智能体系统Co-Scientist现在可以规划实验并操作实验室设备，覆盖了 JEPA-Anything 团队想要构建的循环中的部分环节。不过，将样本装入机器仍然需要人类。
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