JEPA-Anything: 跨多种异质世界学习统一的预测模型

摘要

JEPA-Anything 提出一个与领域无关的框架，基于正交预测分解（orthogonal predictive factorization, OPF），在联合嵌入预测架构（JEPA）之上把潜空间目标分解为互补因子，经各自通路学习后在共享的预测设计中重组。评测覆盖视觉、生物、临床轨迹、控制、分子动力学、物理场与天气七个领域，实验涉及表征学习、干预预测、分布外泛化与长程动力学。在10项匹配的动力学任务上，其指标均优于匹配的 JEPA 基线，Interventional Pong 的单干预预测误差降低 34.8%；在四个分子系统中，一步与一百步分子展开误差均为对比方法中最低。此外，因子提名的一项生物干预获得细胞共培养、患者来源类器官、肿瘤片段与小鼠实验的支持；潜空间轨道模式恢复开普勒标度指数，拟合斜率为 −1.4991。