Исследователи из PhAI Labs совместно с коллегами из Стэнфорда, Оксфорда и Принстона представили модель JEPA-Anything, основанную на архитектуре Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPA). В отличие от генеративных моделей, JEPA не восстанавливает исходные данные, а предсказывает абстрактные состояния. Новая архитектура разделяет задачу прогнозирования на несколько модулей, что позволяет модели эффективнее улавливать сложные закономерности в различных областях, включая физику, робототехнику и биологию. В ходе тестов JEPA-Anything продемонстрировала преимущество над стандартной архитектурой JEPA в задачах прогнозирования динамических систем, гидродинамики и моделирования молекул. В области биомедицины модель помогла выявить потенциальный метод лечения рака печени, сочетающий молекулу IL-18 и блокировку фермента CD73. Лабораторные испытания на органоидах и тканях пациентов показали, что комбинация эффективнее воздействует на опухолевые клетки, однако авторы подчеркивают, что исследование не доказывает возможность превращения этого метода в полноценную терапию.