从LLM到JEPA，中国团队正在把“世界模型”搬进细胞内部
从LLM到JEPA，中国团队正在把“世界模型”搬进细胞内部最近，AI虚拟细胞（AIVC）赛道，迎来关键突破！作为全球最早布局该领域的企业之一，百曜科技正式发布全球首个基于LLM-JEPA架构的AI虚拟细胞世界模型——AURA CellOS。
来自主题: AI资讯
9219 点击 2026-07-04 11:18
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最近，AI虚拟细胞（AIVC）赛道，迎来关键突破！作为全球最早布局该领域的企业之一，百曜科技正式发布全球首个基于LLM-JEPA架构的AI虚拟细胞世界模型——AURA CellOS。
刚刚，纽约大学联合LeCun初创AMI带来JEPA系列的最新成果——AdaJEPA。与过去在预训练结束后就冻结参数的世界模型不同，AdaJEPA能够在与环境交互中，基于测试时自适应（Test-Time Adaptation, TTA），实时调整世界模型的编码器和预测器参数，从而实现持续学习。
Yann LeCun的JEPA架构很可能不会work，但至少证明了隐空间比像素或文本空间具备更强的泛化能力；
图灵奖得主杨立昆提出的JEPA世界模型理论，终于在敏捷无人机机载高频控制场景完成工程落地了。
依赖于有限机器人数据和大量人类数据，也能让 VLA 模型更稳健吗？
世界模型（World Model），正在成为AI领域新的技术高地。从OpenAI的Sora，到图灵奖得主Yann LeCun力推的JEPA体系，再到李飞飞创办的World Labs，全球最顶尖的一批研究者都在试图回答同一个问题：AI究竟如何像人一样理解世界，而不仅仅是生成语言和图像。
LeCun的LeJEPA到底有没有构建出世界模型？他本人最新发表的论文，解答了这个问题。
LeCun念叨了好几年的JEPA，被160行代码给复刻了。GitHub上有个开发者，用极简单文件形式，用PyTorch把JEPA核心系列全部实现了一遍，从I-JEPA到LeWorldModel，五个变体一个没落，就为了——
“LLM 就是一条死路。”
真正的挑战在于，如何在错综复杂的原始视觉输入中提取抽象精髓。这便引出了本研究的主角：JEPA-WM（联合嵌入预测世界模型）。从名字也能看出来，这个模型与 Yann LeCun 的 JEPA（联合嵌入预测架构）紧密相关。事实上也确实如此，并且 Yann LeCun 本人也是该论文的作者之一。