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LeCun创立的AMI公司发布分层世界模型H-JEPA，通过多层JEPA架构实现跨时间尺度的视觉规划，在Visual AntMaze等仿真任务中显著提升成功率；模型完全开源代码与权重，并延续其反对纯LLM路径、主张表征空间预测与分层规划的人类级AI发展路线。
JEPA-Anything是一种跨领域世界模型框架，通过正交预测分解（OPF）机制，在肿瘤类器官、行星轨道等七类迥异系统中验证了共享预测核心的可行性；其隐空间因子可被解析并用于生成可实验验证的生物干预方案或复现物理定律，推动AI从单纯预测走向可解释、可检验的科学发现接口。
VISReg是一种新型自监督学习正则化方法，旨在解决JEPA世界模型中的表征坍塌核心难题。它将正则目标解耦为独立的尺度与形状约束，采用方差项控制尺度、切片Wasserstein距离控制形状，并引入停止梯度实现二者完全解耦，在不依赖启发式技巧的前提下显著提升模型稳定性、泛化性与数据效率，已在15个数据集上超越多种主流方法。
Yann LeCun公开批评Hinton对LLM的过度乐观，认为其转向是为退休找借口；他强调LLM无法通向AGI，主张JEPA类世界模型才是未来方向，并因此离开Meta创办AMI公司，聚焦具身智能、工业应用及开放AI生态。
文章分析世界模型研究从单纯未来预测向可执行系统能力演进的趋势，重点介绍HWM（分层世界模型）如何通过双层规划结构解决长时程控制中的误差累积与搜索空间爆炸问题，并对比V-JEPA 2（表征学习）和WAV（自我验证）的技术定位，指出三者正 converge 为预测-规划-验证一体化的系统能力。
文章系统梳理世界模型领域的五大技术路线：JEPA派（杨立昆）、空间智能派（李飞飞World Labs）、学习型仿真派（DeepMind Genie/Dreamer）、基建派（英伟达Cosmos）和主动推断派（Verses）。分析各派核心思想、技术差异、代表产品与商业化进展，指出世界模型是突破大语言模型物理理解瓶颈、支撑具身智能发展的关键方向。
