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PhAI Labs联合牛津、斯坦福等高校推出跨领域预测框架JEPA-Anything，通过正交预测分解（OPF）机制将预测容量分配到多个互补子空间，并在视觉、生物、临床、控制、分子、物理场和天气七类系统中验证，同时在肝癌研究中从内部因子筛选出可实验验证的候选干预方案，在行星轨道模拟中提取出与开普勒第三定律高度吻合的尺度规律。
图灵奖得主Yann LeCun在ECCV 2026发表Keynote演讲，论证"预测像素"是伪命题，阐述JEPA在抽象表征空间预测世界的机制，并建议研究者放弃生成式模型与大语言模型，转向联合嵌入架构与世界模型以实现人类水平智能。
世界模型是物理原生智能（Physics-native Intelligence，Phi）重要的组成环节。
千诀科技联合清华大学团队，为神经网络提出了一把新的 “复杂度标尺”。
浙江大学、清华大学智能产业研究院、影溯 InSpatio、RoboParty Lab 等团队提出的 INTACT（INtent-To-ACTion），一种基于端到端 JEPA 的无搜索世界模型控制方法，试图改变这一范式：直接利用离线轨迹中已有的状态、动作与未来结果，将运动意图转化为动作模型可以读取的语义接口，使模型无需搜索候选动作序列，就能直接生成动作计划
今天，AI 创业圈格外热闹 —— 贾扬清、吴恩达以及 Sonia Joseph（ Meta FAIR JEPA 团队核心研究员）在同一天官宣创业。
JEPA世界模型的底层是Yann LeCun自2017年起持续倡导的自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）。
最近，AI虚拟细胞（AIVC）赛道，迎来关键突破！作为全球最早布局该领域的企业之一，百曜科技正式发布全球首个基于LLM-JEPA架构的AI虚拟细胞世界模型——AURA CellOS。
刚刚，纽约大学联合LeCun初创AMI带来JEPA系列的最新成果——AdaJEPA。与过去在预训练结束后就冻结参数的世界模型不同，AdaJEPA能够在与环境交互中，基于测试时自适应（Test-Time Adaptation, TTA），实时调整世界模型的编码器和预测器参数，从而实现持续学习。
Yann LeCun的JEPA架构很可能不会work，但至少证明了隐空间比像素或文本空间具备更强的泛化能力；