Brain-JEPA的自監督預訓練策略確實可以為其他領域的基礎模型設計提供重要的啟示。首先，Brain-JEPA通過預測抽象表示而非重建輸入數據，展示了在處理高噪聲和稀疏信息的數據時，如何有效地學習有意義的特徵。這一策略可以被應用於其他領域，如自然語言處理和計算機視覺，特別是在處理複雜和多變的數據時。
其次，Brain-JEPA的時空遮罩技術強調了在預訓練過程中引入強的歧視性偏置的重要性，這一點對於其他領域的模型設計同樣適用。通過設計針對特定數據特徵的遮罩策略，模型可以更快地收斂並提高下游任務的性能。
最後，Brain-JEPA的跨模態整合思路也為其他領域的基礎模型設計提供了新的視角。通過將不同數據模態的特徵進行融合，模型可以獲得更全面的上下文信息，從而提升其在多樣化任務中的表現。這些啟示不僅能夠推動基礎模型的發展，還能夠促進各領域之間的交叉合作與創新。