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9月，PhAI Labs联合牛津、斯坦福等高校团队发布跨领域预测学习框架JEPA-Anything。该框架采用正交预测分解（OPF）机制，在隐空间解耦复杂变化，解决传统模型预测容量分配难题，并在视觉、生物、气象等七大系统验证中显著提升预测性能。其亮点在于内部因子具备科学探索价值：不仅在肝癌研究中筛选出高杀伤力的联合干预方案，还在无先验输入下自动拟合出行星轨道的开普勒第三定律。这表明AI世界模型学到的结构可作为科学分析接口，为AI“理解万物”及科学发现大模型迈出重要一步。
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