研究者将 LeCun 的 JEPA 扩展为横跨物理到生物学的通用世界模型
PhAI Labs 联合 Stanford、Oxford、Princeton 团队提出 JEPA-Anything,将标准 JEPA 的单一预测拆分为四个正交因子预测模块,在物理、机器人、天气预报等 10 项任务上一致优于基线,简化 Pong 环境干预预测误差下降 35%,Burgers 方程误差下降近一半。
PhAI Labs 联合 Stanford、Oxford、Princeton 团队提出 JEPA-Anything,将标准 JEPA 的单一预测拆分为四个正交因子预测模块,在物理、机器人、天气预报等 10 项任务上一致优于基线,简化 Pong 环境干预预测误差下降 35%,Burgers 方程误差下降近一半。