為了進一步提升Brain-JEPA在跨種族和跨中心數據上的泛化能力，可以考慮以下幾個策略。首先，擴大訓練數據集的多樣性是關鍵。通過收集來自不同種族、文化和地理位置的腦成像數據，可以使模型學習到更廣泛的腦功能模式，從而提高其對於不同人群的適應性。
其次，實施領域自適應技術（Domain Adaptation）可以幫助模型在不同數據來源之間進行有效的轉移學習。這可以通過調整模型的訓練過程，使其能夠在不同的數據分佈上進行優化，從而減少因數據來源不同而導致的性能下降。
最後，進行多中心的協作研究，並共享數據和模型參數，可以促進不同研究機構之間的知識交流，進一步提升模型的泛化能力。這樣的合作不僅能夠增強模型的穩健性，還能夠促進對於腦功能的跨文化理解。