PhAI Labs联合牛津、斯坦福、普林斯顿、港中文等高校团队发布JEPA-Anything，这是一个面向不同“世界”学习预测模型的跨领域框架。其核心机制OPF（正交预测分解）将目标状态切割为多个互补子空间，交由不同预测分支独立处理，并在视觉、生物、临床、控制、分子、物理场和天气七类系统中验证。
一个名为PhAI Labs的新锐研究团队近日公开了Discovery Foundation Models（DFM）技术报告，描绘了一套专为开放式科学发现设计的通用模型框架。该团队成员背景亮眼，多来自斯坦福、牛津、普林斯顿等顶尖学府及业界实验室，主攻方向包括基础模型、强化学习、智能体、科学智能及递归自我改进（RSI）。对于关注AI科研应用的人来说，这份报告值得研读，尤其是其中关于模型如何协同推理与自主迭代的部分，或许能为你自己的研究工具选型提供参考。