跨領域預測架構 JEPA-Anything：透過癌細胞與行星軌道驗證通用世界模型
為何重要
此研究為「通用世界模型」提供了具體的實證案例，證明 AI 學習到的內部結構非僅是黑盒預測，更可作為科學假設的來源並接受外部物理規律與定量的實驗檢驗，這對推動 AI 從純算力應用轉向輔助科學發現具有標竿意義。
PhAI Labs 與多家高校發表 JEPA-Anything，嘗試建立一套不依賴特定物理公式，僅透過預測變化來理解分子、生物系統及物理場等不同領域的通用框架。該框架利用 OPF 進行正交預測，在九項對齊動力學基準測試中均優於標準 JEPA。研究例項顯示，其在肝癌患者類器官實驗中提取出潛在治療因子，並在行星軌道模擬中推匯出近似 開普勒第三定律 的關係（斜率 -1.4991 vs. -1.5）。