AI离“理解万物”还有多远？先拿癌细胞和行星轨道试试水 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