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UIUC、冷泉港實驗室等機構提出 DSReg，可直接加在已訓練好的 JEPA（LeJEPA）表徵上，讓每一維對應太陽、溫度等真實世界變數，且不需要重建觀測、解碼器或標籤。方法先估計觀測對錶徵的區域性 Jacobian，再在正交矩陣上最小化稀疏度，找到這個旋轉，理論上首次得到完全可識別的 JEPA。在合成資料、3DShapes 與 dSprites 上，它的恢復效果接近用標籤擬合的監督上界，六個下游任務均優於 LeJEPA，原有預測效能不變。
中科大系公司白澤通境發布溯因式世界模型 AWM，並開源論文與程式碼，配合自研端側推理引擎 BAIZ-RUN 把模型壓進機器人本地執行。AWM 從無標註影片學習，在 Push-T 任務上以 2000 條軌跡達到 75% 成功率，約為 Causal-JEPA 所需資料的七分之一，資料加到 14728 條時成功率約 92%。
PhAI Labs 於 10 月 12 日發布 RSI-Anything 技術報告，提出用世界模型連線預測、行動與真實反饋的跨領域遞迴自我改進（RSI）框架。在 CodeContests 程式碼修復中，不更換程式碼模型、線上測試預算不變，修復成功率從 26.3% 提升到 31.2%；OSWorld 圖形介面任務成功率相對提升約 18.4%。一個 4B 策略模型經連續五代迭代，實驗室規劃分數從 21.80% 升到 46.01%，略超參考系統的 45.32%；