中国团队新突破：用JEPA架构解码细胞内部，为生命科学引入“世界模型”

四年前，图灵奖得主Yann LeCun提出JEPA（联合嵌入预测架构），旨在让AI系统能够像人类一样通过观察学习世界的内在模型。如今，这一前瞻性架构正被中国研究团队赋予新的使命——理解细胞。

研究团队将JEPA的核心思想迁移至生命科学领域，试图在细胞内部构建类似“世界模型”的表示体系。细胞作为生命的基本单元，其内部生化过程复杂且动态，传统方法难以全面捕捉其多尺度、多模态的交互机制。JEPA架构通过自监督学习，让模型从细胞的多组学数据（如转录组、蛋白质组）中学习潜在表示，并预测细胞在不同刺激或状态下的变化轨迹。

这一尝试不仅为细胞生物学提供了新的计算视角，也可能推动精准医疗、药物发现等领域的范式革新。例如，通过构建细胞的动态模型，研究人员可以更准确地模拟疾病进展、预测药物反应，甚至设计合成生物学系统。

尽管仍处于早期探索阶段，但将JEPA这类旨在理解物理世界的架构“搬进”细胞，标志着AI与生命科学的交叉正走向更深层的理论融合，也为“AI for Science”开辟了新的前沿阵地。