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AI离“理解万物”还有多远？先拿癌细胞和行星轨道试试水
梦瑶
2026-09-19
14:39:32
来源：
量子位
同一预测核心，跨七类系统验证
衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
一篇技术报告中居然出现了两个看起来风马牛不相及的研究对象，跟着AI真是见世面。
一个是
患者来源的类器官
，另一个则
跨越到了宏观宇宙
……
先说前者。研究者利用模型学到的内部因子，提出了细胞因子联合抗体阻断的干预方案，并经细胞系、类器官、小鼠实验层层验证。
至于后者，研究者把模拟的行星位置和速度轨迹喂给模型，不告诉它开普勒定律。
等它学完后分析其内部的预测模式，提取出的“轨道频率-半长轴”关系拟合斜率达-1.4991（开普勒第三定律理论值为-1.5），且R²=0.99999999。
肿瘤研究和行星轨道计算
两个八竿子打不着的领域，居然能用同一种预测学习方法来搞定。
大千世界千差万别，天气、分子、细胞、病人、机器人乃至行星，各自遵循完全不同的规律。
但
AI在理解它们“如何变化”时，有没有可能共享一套更底层的方法？
最近，PhAI Labs联合牛津、斯坦福、普林斯顿、港中文等高校团队最新发布的
JEPA-Anything
，就在尝试回答这个问题。
论文显示，JEPA-Anything是一个
面向不同“世界”学习预测模型的跨领域框架
。
每个领域保留自己的观测形式、context-target构造和编码器，但共享后面的预测核心以及一套统一的latent world-state interface。
其中涉及一个叫做
OPF
（Orthogonal Pr (EN)

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://www.qbitai.com/2026/09/492429.html)获取最准确的信息。

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🔗 **原文链接**: [AI离“理解万物”还有多远？先拿癌细胞和行星轨道试试水](https://www.qbitai.com/2026/09/492429.html)
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