PhAI Labs跨域AI 一套预测癌细胞与开普勒

时间：2026-09-17（arXiv 预印本上线）/ 2026-10-06（The Decoder 等英文媒体集中报道，Splitfeed 10/06 11:50 UTC 更新）/ 2026-09-18（PhAI Labs 官网 release 公告） 地点：中国香港（CUHK 港中文大学）/ 上海（复旦大学）/ 美国斯坦福 / 英国牛津 / 美国普林斯顿 / 多机构协作网络 人物：PhAI Labs Gen-Verse 团队领衔作者 Taoyong Cui（崔涛勇）、PhAI Labs 创始人兼首席科学家 Yingcheng Wu（吴映承）、PhAI Labs 联合创始人 Zhenfei Yin（尹振飞）、PhAI Labs 联合创始人 Ling Yang（杨玲）、香港中文大学 Pheng Ann Heng（王平安）、香港中文大学 Wanli Ouyang（欧阳万里）、复旦大学 Weiyang Liu、斯坦福大学合作者、牛津大学合作者、普林斯顿大学合作者、Yann LeCun（Meta 首席 AI 科学家，JEPA 架构先驱，原论文提及） 事件详情：PhAI Labs 联合中国、英国、美国六所高校与研究机构，发布跨领域世界建模框架 JEPA-Anything（arXiv 2609.20800），把 Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 提出的 Joint Embedding Predictive Architecture（JEPA）扩展为一套可在视觉、生物学、临床轨迹、控制、分子动力学、物理场和天气七大异构领域共享同一预测核心的"通用世界模型"。核心机制叫正交预测分解（Orthogonal Predictive Factorization, OPF），把标准 JEPA 单一的潜在目标向量切成多个彼此正交的子空间，由独立预测分支分别处理，再合成完整世界状态；为防止多分支冗余或坍缩，OPF 引入正交约束、因子活性约束与编码器方差约束三层正则，让因子分工由数据中的可预测结构自发涌现，而非人工指定物理含义。在 10 项匹配动力学基准（CausalWorld、DeepMind Control、PDEBench、WeatherBench2 等）上，JEPA-Anything 报告指标全部优于同架构 JEPA 基线：CITRIS Interventional Pong 单次干预预测误差降低 34.83%、未见组合干预误差下降 12.90%、6 步自由滚动改善 8.58%；Burgers 方程 6 步滚动误差下降约 44.7%；水、石英、对乙酰氨基酚和苯四种分子系统的 100 步长程滚动 MAE/RMSD 均为所比较方法中最低；单细胞生物学中 PBMC 聚类 AvgBIO 升至 0.7752（Cell-JEPA 为 0.7194）；英国生物样本库（UK Biobank）超过 1000 项临床事件预测平均 PRAUC 0.718 对比 0.711。最具传播力的两项"科学副产物"分别是：肝癌干预候选，研究者从模型内部因子分析中提取出 IL-18 与 CD73（NT5E）阻断组合，并在 Huh7 与外周血单核细胞共培养、患者来源肝细胞癌类器官、肿瘤碎片与免疫完整小鼠中实验验证，观测到更强的肿瘤杀伤与免疫激活；行星轨道规律重现，模型只接受模拟位置-速度轨迹、未注入开普勒定律先验，从潜在频率模式中拟合出"轨道频率-半长轴"幂律斜率 -1.4991，理论值 -1.5，R² 高达 0.9999999。代码已开源（github.com/Gen-Verse/JEPA-Anything），并入选 HuggingPapers。 背景：JEPA-Anything 是 PhAI Labs 在 2026 年 9 月 15-18 日四天内连发的第三弹（前两弹分别为 9/15 提出的 DFM Discovery Intelligence 范式与 DFM Scientist Collaboration Program、9/16 发布的 ScienceBuddy AI 研究伙伴、9/17 发布的 ScienceIDE 科学一体化开发平台），整体战略是"把真实科学问题带入下一代 AI"，优先面向生命科学与生物医学，同时开放化学、材料等前沿领域。JEPA-Anything 所属的 JEPA 路线是 LeCun 在 2022-2025 年间反复倡导的"非生成式自监督"路径，强调在表征空间而非像素空间做预测，目标是替代当前主流的生成式预训练范式；该路线此前以 I-JEPA（图像）和 V-JEPA 2（视频）为代表，验证多停留在单一模态。JEPA-Anything 的最大变量是把"单一模态内部有效"推到"跨七类异构系统仍能稳定工作"，并通过 OPF 解决标准 JEPA"所有信号走同一条预测通道导致强信号挤压弱信号"的容量瓶颈。当前世界模型赛道呈现高度分化：李飞飞 World Labs（Atlas 多模态）、京东 JoyAI、宇树科技人形机器人驱动、自变量 WALL-SS 等多在单一应用场景（视频生成、机器人决策、临床轨迹）内做深；JEPA-Anything 的差异化在于不追求"一套模型通吃"，而是让不同领域保留各自的输入与编码器，仅在"预测核心 + 潜在世界状态接口"上共享同一套学习原则，从而支持跨领域迁移、因子可检查与可测试。媒体层面，量子位（qbitai）9 月已对 OPF 机制做过中文报道，The Decoder 10/06 头条跟进，SplitFeed、AGI Hunt、The Clarity、CCTest、Emergent Mind、Marktechpost（经 oo.news 汇编）多家媒体交叉验证。 影响：一、跨域世界模型首次在"预测误差"、"长程滚动"和"科学发现副产物"三维度同时给出可重复证据，挑战了"世界模型只能做单一领域"的默认假设，可能引发 LEAP、V-JEPA 2、Genie 3 等后续工作集体转向 OPF 类因子化设计；二、把因子可检查性（inspectable factors）作为一等约束写进训练目标，提升了世界模型在生物医学和材料科学的可解释门槛，让"AI 提出可检验假设"具备工程落地路径，对 AI for Science 投融资与产品化（如 Insilico Medicine、Recursion）形成正面示范；三、肝癌 IL-18 + CD73 阻断组合虽仅为细胞-类器官-小鼠级验证、未进入临床，但与近期业界关注的"免疫激活型组合疗法"趋势（如 TIGIT/TIM-3/CD73 多靶点联用）一致，监管机构可能要求更严格的患者来源异种移植（PDX）模型和 IND-enabling 数据，外界应避免把"AI 找到癌症新药"当作已发生的事实；四、行星轨道规律重现演示了"潜在表征与已知物理定律对齐"的新评估范式，若被其他领域复用，将形成 AI 辅助理论发现的新工作流，但作者明确指出正交因子不等价于因果机制，"AI 重新发现开普勒定律"是诊断测试而非科学发现；五、PhAI Labs 通过 DFM 范式在四天内连续发布三件套（ScienceBuddy / ScienceIDE / JEPA-Anything），加上开放的 Scientist Collaboration Program，意在抢占"科学发现智能"赛道的话语权，与 OpenAI Rosalind 生命科学工作台、xAI 科研项目、Anthropic 学术合作形成正面竞争；六、跨域共享预测核心的工程范式为机器人具身决策（让同一套世界模型同时处理物理、控制、视觉与分子）打开新路径，长期看可能影响 VLA 模型、Sim2Real 迁移和多智能体协作的设计哲学。 总结：PhAI Labs 与六所高校联手把 LeCun 的 JEPA 从单一模态推向"七领域一套预测核心"，用 OPF 解决了标准 JEPA 的容量瓶颈，并在 10 项动力学任务上稳定优于基线；最具传播力的两项副产物——肝癌 IL-18 + CD73 候选组合的实验室验证，以及模型从模拟轨道中重现开普勒第三定律（斜率 -1.4991）——展示了"AI 辅助提出可检验假设"与"潜在表征与已知定律对齐"两种新工作流，但作者本人也强调因子可检查不等价于因果，距离真正的通用世界模型仍很遥远。 参考来源： - https://the-decoder.com/researchers-stretch-lecuns-jepa-ai-into-a-universal-world-model-that-works-from-physics-to-biology/ - https://arxiv.org/abs/2609.20800 - https://phai-labs.com/tech - https://phai-labs.com/news - https://github.com/Gen-Verse/JEPA-Anything - https://huggingface.co/Gen-Verse - https://agihunt.info/en/e/1a0b28bfe1012931fbc49393a18 - https://www.qbitai.com/2026/10/501737.html - https://www.splitfeed.ai/story/phai-labs-expands-jepa-architecture-to-seven-scientific-domains - https://oo.news/news/a0cab6e33b1d - https://www.accesspath.com/ai-frontier/jepa-anything-mu85vn1wcpun - https://h5detail.yiyouliao.com/rivers/newsfeed/1536235174142947329/ID2BJ1BSCCMY0QI.html