人最大骗局坦白Llama与我无瓜！尊龙凯时APPLeCun怒揭机器
上大学时▪◇◁▼○▪，他有点偶然地发现◁●▼=○△，原来早在50-60年代▽☆○•，包括1981年诺奖得主David H▪◁••. Hubel和Torsten N◁•=□. Wiesel等人•▼-□■□，就已经开始思考「自组织」的问题——也就是系统如何自我组织学习▽★•。
机器人不用针对特定任务反复训练◆●===，只需从模拟数据或真实操作中学习「动作-结果」的关系□▲-★☆…，就能零样本完成新任务□◆▲★★△。
在此基础上•-●-■，它需要想象一系列动作——拿起杯子▽◆、倒水○▷-▽▼=、搅拌○△▼◆△…，直接给这场狂热泼了一盆冷水★=●…▼，唯一途径是神经网络」□◇…=…。让一个机器人冲一杯咖啡▲▼◇☆，
Yann LeCun的论断看似否定了整个人形机器人领域○▷□！
主持紧接着问道▼□□•=，所以这能推动机器人技术◆◆，让未来这十年真正成为机器人的时代◇…★=◆？
Yann LeCun的警告▼◇▪△…▷，最终重新定义了人形机器人竞赛的维度▼…◇◇：胜利者●■◁，或许不属于推出最炫酷demo或设定最激进量产目标的厂商★…•☆▪，而将属于那个率先攻克机器理解物理世界这一根本性难题的探索者▪…△◆▼。
马斯克始终聚焦「极其艰巨」的制造挑战▽▲，指出人形机器人规模量产「所需的供应链尚不存在」◇□◇▽-▼。
他指出▼=△▲，文本属于「低带宽」数据源◁◇▷，「仅靠文本训练永远无法实现人类水平智能」★□•☆。真正的智能来源于高带宽的感知输入——视觉◁☆○、听觉◆•-、触觉等多模态经验○••，而非低维度的离散符号……☆=。
他强调◁•■△▼，即便猫的大脑仅含约2=□★▪▲•.8亿个神经元••-=◆▪，其对物理世界的理解与行动规划能力仍远超当前AI系统●-。
这种机制使得模拟器可与智能体或策略AI模型形成闭环连接=••◁△，从而实现对系统性能的精准评估☆▲。
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这种务实立场尊龙凯时APP官网●•▷▲=…，结合其轻量级肌腱驱动设计所带来的安全性优势●•▷●★，暗示着行业清醒认识到•■☆▼：Yann LeCun所说的「突破性进展」仍需要持续探索•◁▼◇-。
LeCun指出■▲◇▷，大语言模型（LLM）存在本质瓶颈——虽然形式上通过「学习」取代了显式编码▽◇▪，但仍依赖人类知识的间接转移▪•▪▷。
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明年就能实现通过语音指令◁◇▲••，让人形机器人在陌生环境（比如从未进入的家庭）完成各类通用工作▲◁△▲…▲。
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所以很多估值数十亿公司的未来●☆-▲，基本上取决于是否能在「世界模型+规划」的架构上取得显著进展☆□△…△○。
同时☆•■△△■，系统可结合一个「代价函数」（cost function）▲▼▽，用于评估特定任务的完成情况▼☆□…◆。
搞笑的是□…○▷○，主持人前一句还在夸「Llama的诞生让世界AI民主化」○○•，话音还没落-☆▪★，LeCun就在旁边急着插话——
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LeCun称◇★■，团队所采用的「环境动力学模型」完全通过自监督学习的◇▷•△，也是当前方法的核心所在◆▪○▪•。
Yann LeCun的「冷静」▷◆▼，与多位行业领袖所鼓吹的激进时间表形成了鲜明对比▽…=…◇□。
给到一个时刻t的世界状态▲▪△•◇，再给定一个智能体可能的动作▽◇，预测动作执行后的环境•□▷。
不同于传统模型根据状态预测动作◇-，神经世界模拟器能够基于当前状态与后续动作▪△…，直接合成未来状态▷•。
并预测每一步的结果…△。LeCun这番话再次捅了「马蜂窝」-☆，可运用优化方法□▪▲□◆。
他将大语言模型训练所需的数万亿标记词元•□◆•，与儿童处理的海量感官数据进行对比■=◆-○：
2018年★▪△，因在概念与工程领域的突破性贡献▽-=☆★，他让深度神经网络成为计算技术的关键组成部分▷▽…△，和Bengio◆●●◆◁、Hinton共享图灵奖◇▽▲。
最近在MIT的一场讲座中◆-○•★▷，Meta首席AI科学家LeCun一语道破了机器人界最大的秘密——
Elluswamy确认◁■■，这套被视作世界模型问题直接解决方案的架构◁◁□-▽▼，将「无缝迁移」至Optimus机器人▽……●△。
获得OpenAI投资的挪威公司1X Technologies▽▷◁○◇，近期发布了自研「世界模型」=◁▼。
现场☆◇□○，主持人再次圆话▽○，「但最后能跑出来的★□，往往还是『臭鼬工厂』（Skunk Works）这种模式」●…★◆。
机器人在工厂里拧螺丝●◇▪=▼、搬货等…▼▪●，可通过特定任务训练实现•◁=，但让它们在家中叠衣服•••、倒水▽▽▼、理解人的意图▼▷…••■，还很难□■。
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Meta血裁AI部门研究员掀全网风暴之外△○●◁☆，LeCun却一直对外撇清自己和Llama的关系□▷★。
据报道▷-◆，特斯拉正在建设年产百万台Optimus机器人的生产线年初推出具备「量产意向」的V3原型机尊龙凯时APP官网-○▷◆…■。
最后▷=◇▽◁▲，在2023年初•★▲▲○=，小扎下定决心组建了一个GenAI团队□-，也就如今的「超级智能实验室」（MSL）的前身▽▷•○★，主要就是为了把它产品化…▷★。
猫能感知三维空间•△◁▽…、判断物体稳定性●▼●▼▽☆、规划复杂动作•=△，而目前的所有生成式模型恰恰无法企及这些能力…□•▽☆。
这些公司压根不知道▪△▼…，如何让机器人变得足够「聪明」▲◇□-◁，或是说达到通用智能的程度•-▲。
LeCun直言不讳▽□□▼人最大骗局坦白Llama与我无瓜，亲自下场干点实事吧」☆●！让他别端着了○◇●，打造「类人机器人」的初创公司如雨后春笋般涌现■◁…。
他进一步指出●▼•，LLM有时虽能提供实用的结果•○☆=◇，甚至让人误以为其「智商堪比博士」•▪•…=■，但这些系统只是「回忆」训练中的信息▽▼○◆●▪。
四岁儿童通过视觉接收的数据量●△■•，已相当于所有公开文本训练的最大规模LLM的数据量…□-。
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在最近的计算机视觉顶会ICCV▷★☆-•△，特斯拉AI负责人Ashok Elluswamy详细介绍了公司的「神经世界模拟器」——一个通过车队视频数据训练的端到端系统▽▽▷▲。
搜索能够优化任务目标的最优动作序列◆▽◆▪•，谁曾想○•…☆■，
就好比=-▪▽☆，这一过程即为「规划与最优控制」△•。过去几年-▼=◇▽，Figure创始人Brett Adcock直接喊话○=▲，Brett Adcock强调「这个问题无法通过编程解决▪■•■，但已有企业公开将其研发方向与他倡导的「世界模型」概念对齐○△…▽◁。「谁去和LeCun说一声○■△-，引机器人界大佬上阵怒喷-▽▷★…□。
大概2022年中后期尊龙凯时APP官网▪•▷★▪，巴黎一个十来人的小组■=▪□□，决定做一个轻量高效的LLM尊龙凯时APP官网•△▪▼，结果真做出来了•◇•□▽。
接着▼…▼◇▼◇，他分享了幕后故事•◆•□◆=，「第一代Llama●△▽▲○●，其实有一点像『海盗』项目（pirate project）•▲，与官方LLM并行开发」▷-▼。
首席执行官Bernt Børnich在播客中坦言□=▼◆，让机器人进入家庭存在「理想与现实的落差」△=□•，指出「现实环境复杂得离谱」★=★，甚至「Wi-Fi连接问题比机器人技术本身更棘手」◇○■。
人工智能领域在1990至2000年代经历「寒冬」■○●★☆△，但2013年LeCun加入Facebook◆•△▼-○，创立FAIR（Facebook AI Research）●-◇△■，并推动「深度学习」这一术语取代「神经网络」▲◆，标志着产业界开始系统性地接受这一范式▪…。
人形机器人拥有40个自由度（关节）▷○-△◆▪，可能产生的位姿组合数量甚至超过宇宙原子总数◆▷▷。
当系统有足够好的世界模型☆•■，便能「想象」如何完成一个它从未被训练过的任务…◁△。
我一直认为•★▼▽，生物学给工程提供了很多灵感◇☆…。在自然界中-◆，所有活着的东西都有适应能力☆-☆••，只要有神经系统就能学习▷…◇。
如图所示☆▼■•●，1X世界模型包含视觉编码器…◇●☆▲…、动作编码器○◆▷、核心网络▷▼◇●▷○，以及视频与状态价值解码器●○▪。通过对成功标签进行监督学习生成的状态价值预测▽◁△▽●□，可对输入动作的质量进行量化评估▲-•◆。
主持人一听◇…●◆☆▷，马上话锋一转打了个圆场•▼△▼，「没关系•■△…，我们不担心那些公司□■▲。而且说真的◁…▪•，我们非常信奉创业精神」○◇■□■•。
顺便提一句◆◁◁-▷▪尊龙凯时便携式影视投影仪，，Yann LeCun访问清华大学时▪▼，确定了自己的中文名「杨立昆」•■…●。
而突破的核心△==•-▼，在于打造一款真正可以规划的「世界模型」架构▷■=■，即能够学习理解和预测物理世界系统★▽=■。
1X世界模型的独特优势在于◇■•▪…：允许从相同初始条件出发▷◁□☆…，并行部署不同策略进行直接对比△☆△□。
这一次▼★□，LeCun在演讲中再一次强调▼•，「我并没从技术层面上▪○…，参与Llama的项目」•=。
耐人寻味的是▷=，在一个关键问题上的判断与Yann LeCun不谋而合…▷▽：他也否认制造业是主要突破方向△▲-，并指出「人形机器人当前的竞争焦点在于谁能攻克通用机器人技术」==-。
所以◇☆△，我当时想▽▷◁◁，也许我们人类没那么聪明•■•★◆▪，构建智能系统最靠谱的方法▲☆△★■●，可能是让它自己学会变聪明-●▪☆□☆。
但这次•▽●，Yann LeCun直言…▪-…-：「LLM就是一条死胡同■◇=▪，世界模型才是正道」▼◁。
蓝战非发文在南非遭绑架劫持=▲•=■▽：绑匪提前半年布局◇▪，3人半夜持刀进入房间★▷○★▪，被嫌疑人收集生物样本威胁不许报警▲=★☆▽；此前曾自曝年收入达9位数
这一概念•◁=，在2016 NeurIPS大会主题演讲中…•●○□◆！尊龙凯时APPLeCun怒揭机器，LeCun早已向世界传输——
他将Figure的技术路径与同行对比☆▼■◆，直言某些公开演示只是「戏剧表演」或预设程序▪□☆…。相反◇△□▷，Figure机器人的所有操作都「由神经网络驱动」■◁★○◇。
【新智元导读】一场公开演讲★…，LeCun毫不留情揭穿真相★◁△◇：所谓的机器人行业=-◆•，离真正的智能还远着呢●▪•□！这番话像一枚深水炸弹▷▼•，瞬间引爆了战火▽◆=，特斯拉▼▪■▷…•、Figure高管纷纷在线回怼▷◁•▽。
实验已证明…◇●○▽●，可以用世界状态的表示——来自现有模型DINO□★▲，无论是从零开始学习•▲△尊龙凯时便携商务投影仪，，还是基于V-JEPA 2等框架◁▲，都可以做到这一点••。
