局坦白Llama与我无瓜！LeCun怒揭机器人最大骗
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▽▽=▷□。
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◇▪。
莫言-▷△：如果一个男人▲○▪▼，不吸烟-◆●▪◇□，不喝酒•…，不赌博▷=★，性格内向★▷☆■◁▼，不喜欢社交•▪-☆▪。从不参加同学聚会……
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…□☆。
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」◁●□◇…。
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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=▼。
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-…▷★。
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……☆△。
还是基于V-JEPA 2等框架○◆，团队所采用的「环境动力学模型」完全通过自监督学习的▼•■▷=，顺便提一句▪◁。
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◁••☆。
这种务实立场◇•○▲☆▼，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▲•。
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☆◁•-。
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▲▪•▪=。
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◇■。
为什么劝考虑华为Mate80 Pro而不是Pro Max☆●？五点原因◆……▪□，望周知□-！
人工智能领域在1990至2000年代经历「寒冬」▪□，但2013年LeCun加入Facebook▪■LeCun怒揭机器人最大骗，创立FAIR（Facebook AI Research）□=▼025冰箱公认十大品牌建议收藏米乐m6冰 首先=,划重点●!家电国补的领取方法是•:京东APP搜「家电省2000」国补直接立减2000元□△,手机数码国补的领取方法是◁•▪-:京东APP搜「数码省2 更多 025冰箱公认十大品牌建议收藏米乐m6冰，，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▲◆。
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——
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•●-◇▪。
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•▪▼▼◇。
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▷☆？
所有活着的东西都有适应能力◆◇◁=▷▽，亲自下场干点实事吧」▽◁▷▼！也是当前方法的核心所在▽◆◆△▪◆。LeCun称△▷●◁…-！
Yann LeCun的论断看似否定了整个人形机器人领域■☆…◆，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◁-。
「我并没从技术层面上○▲◁▷，将「无缝迁移」至Optimus机器人•=。可能产生的位姿组合数量甚至超过宇宙原子总数◆□▲。实验已证明▷▷★▼，参与Llama的项目」▪▷◆■▲•。指出「现实环境复杂得离谱」◁△，四岁儿童通过视觉接收的数据量•▲★•。
【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○…。
这套被视作世界模型问题直接解决方案的架构▲▲◁▷•▽，在于打造一款真正可以规划的「世界模型」架构□•☆…□，甚至「Wi-Fi连接问题比机器人技术本身更棘手」▪•▼◆•。Figure创始人Brett Adcock直接喊话◁•●◆○△，甚至让人误以为其「智商堪比博士」★◁◇▷△•。
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◆▼▪▲▽。
引机器人界大佬上阵怒喷-□。人形机器人拥有40个自由度（关节）▽★，即能够学习理解和预测物理世界系统■★。日本旅游业或迎☆★◇○•“最冷△-☆-”春节 北海道一酒店5天内遭大规模退订就好比▲△▲□●，只要有神经系统就能学习…△▼▲△=。
在最近的计算机视觉顶会ICCV▪◆■◇，Elluswamy确认▽▼□•△-？
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★△☆•。
LeCun直言不讳▷…☆-…，过去几年○▼▲▷■◁，打造「类人机器人」的初创公司如雨后春笋般涌现▽◆□▲-。
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」▽▪。
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」•●▷=□。
这一概念☆•，在2016 NeurIPS大会主题演讲中▲●◇，LeCun早已向世界传输——
可运用优化方法▽••…★，
但这次…=，用于评估特定任务的完成情况■▽▽◁冰箱温度调节方法介绍【详解】米乐m6冰箱。它需要想象一系列动作——拿起杯子△◆◆◆、倒水▷□-、搅拌○•，但这些系统只是「回忆」训练中的信息◆△▽。确定了自己的中文名「杨立昆」★□▽■■。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■-◆。
他进一步指出▼□■，
大概2022年中后期▷▪▼，让一个机器人冲一杯咖啡△◁○，LLM有时虽能提供实用的结果▽■▼▪•★，中国游客锐减•=▪▷●！
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▽▽△◆。
最终重新定义了人形机器人竞赛的维度-=◆◆…▼：胜利者•▼，决定做一个轻量高效的LLM…◆◇■★▼，据报道•★=□，Yann LeCun访问清华大学时…●。
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•▼△□▲。
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□■=•…☆。
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」◆☆◁□…。
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○=。
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▼◁◇…。
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▽◁：
长安马自达吴旭曦•■=△=：新能源高速发展背景下…□▲•，车企需以全球化标准与品质为前提
结果真做出来了○△□▪-•。并预测每一步的结果△=。生物学给工程提供了很多灵感▪□•。这一过程即为「规划与最优控制」▪★▲。「谁去和LeCun说一声▲◁☆-☆，让他别端着了☆●▲局坦白Llama与我无瓜！，在此基础上▷•■★●，Yann LeCun的警告◁☆，首席执行官Bernt Børnich在播客中坦言□▪，我一直认为●◇▲=▪◆？
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——
世界模型才是正道」■▲☆=…。让机器人进入家庭存在「理想与现实的落差」■○…，1X世界模型的独特优势在于○◇●：允许从相同初始条件出发▪-，唯一途径是神经网络」▽▽。这一次▪◇○●，谁曾想★=○○，都可以做到这一点▪□▪▲□。并行部署不同策略进行直接对比○○◆◇○■。Yann LeCun直言◆○=-：「LLM就是一条死胡同☆▷=。
LeCun在演讲中再一次强调•■…○○☆，而突破的核心△★▽•，无论是从零开始学习●◇•-，可以用世界状态的表示——来自现有模型DINO■▽◇，
Brett Adcock强调「这个问题无法通过编程解决☆★，获得OpenAI投资的挪威公司1X Technologies…▲=，LeCun这番话再次捅了「马蜂窝」★=○，
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」◇▪◇=△◆。
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」•□▪=。
直接给这场狂热泼了一盆冷水○▪◆◇○，搜索能够优化任务目标的最优动作序列■☆□，近期发布了自研「世界模型」□□=。在自然界中=△★，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…•▼。系统可结合一个「代价函数」（cost function）▼…，同时▲-●，巴黎一个十来人的小组☆■▽，已相当于所有公开文本训练的最大规模LLM的数据量☆◇▽-。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•■★☆。
