Yann LeCun 他要离开Meta了。这位图灵奖得主、现代深度学习的共同发明人，在担任首席人工智能科学家12年后，即将离开马克·扎克伯格的公司，创办一家初创公司。原因在于他的哲学理念： LeCun认为大型语言模型（LLM） 就像 ChatGPT、Gemini 和 Meta 自己的 Llama 一样 在迈向通用人工智能的竞赛中，这是一条死路。.
他的新公司将专注于“世界模型”，即通过观看视频和空间数据而非阅读文本来学习的系统。所谓“重大突破”可以概括为：Meta公司在LLM领域投资了600亿美元，而他认为这是在浪费时间。考虑到这番话出自一位发明了其中一半技术的人之口，或许值得我们认真倾听。
当人工智能之父变成异见人士
的故事 Yann LeCun 这是那种总是过早做出正确判断的人的特质。 80年代巴黎：没有教授愿意指导他关于机器学习的论文，因为“这不是一个严肃的学科”。 90年代AT&T贝尔实验室：开发卷积神经网络，为当今数十亿部智能手机的人脸识别功能提供支持。 2018: 荣获图灵奖 连同 杰弗里·欣顿 e Yoshua Bengio，这三位是“深度学习之父”。
今天，到了2025年，Yann LeCun说道： 每个人都会犯错。ChatGPT？“比猫还笨。” GPT-5？“永远达不到人类的推理能力。” 将低级逻辑模型（LLM）扩展到超级智能的想法？“胡扯，”他说。这有点像伽利略当年告诉教会地球绕着太阳转，只不过这次教会变成了硅谷，并且已经投入数千亿美元来支持地球静止不动的理念。 而这一次，我们仍然不清楚周围究竟发生了什么。
Meta选择产品，Yann LeCun选择科学
离婚的传闻已经流传数月了。 日2025Meta已投资 14,3十亿 in 规模AI聘请了其28岁的首席执行官 王Wang 领导新成立的“元超级智能实验室”部门。实际结果：65岁的Yann LeCun，拥有三个学位和图灵奖。 他现在实际上已受王的指挥：他向王负责。.
如 据 TechCrunch 报道此次重组将 Yann LeCun 于 2013 年创立的 FAIR（Fundamental AI Research，基础人工智能研究）实验室从一个长期研究中心转变为一个商业产品开发中心。
但这还不是全部：截至2025年10月，Meta已经削减了大约 600职位 在人工智能部门。最初撰写 Llama 论文的作者中，超过一半的人在论文发表后的几个月内离开了公司。
Llama 4 模型未能达到内部预期，落后于 OpenAI 和谷歌。正因如此，扎克伯格急于与 ChatGPT 竞争，才使得 FAIR 从顶尖研究实验室转型为产品工厂。
乐坤从未掩饰过他的怀疑态度。他在《X》杂志上写道：“在我们‘急于弄清楚如何控制比我们更聪明的AI系统’之前，我们至少应该先对如何设计一个比家猫更聪明的系统有一个初步的想法。”
他说，聊天机器人预测序列中的下一个词。它们不会推理，不会规划，也不理解因果关系。它们只是记住路径。一只猫跳到桌子上会计算轨迹、重力和空气阻力。ChatGPT 不会。那么，它的下一个路径是什么呢？
世界模型：通过观察学习的人工智能
Yann LeCun的创业公司将专注于 “世界模型”能够从物理现实中学习的架构。其理念是， 他在2022年的论文中有所描述。 《迈向自主机器智能之路》的理念很简单：人工智能不再被灌输数十亿个单词，而是被输入视频和空间数据。就像孩子一样，它观察、触摸、犯错，然后学习。系统构建出物理世界的内部表征，理解因果关系，并预测各种场景。
谷歌DeepMind正在研发SIMA 2。一个能够在虚拟3D环境中进行推理的智能体。李飞飞的世界实验室已经为类似项目筹集了230亿美元。区别在于？勒昆拥有四十年的经验，能够将看似不可能的想法变为现实。上世纪90年代，当所有人都认为神经网络已死时，他开发的卷积神经网络处理了美国10%到20%的银行支票。
无人知晓的先知
这其中蕴含着一种微妙的讽刺意味。Yann LeCun 构建了 ChatGPT、Gemini、Claude 以及其他所有工具的技术基础。而 Transformer，即 LLM 背后的架构，也使用了 LeCun 参与开发的组件。 但现在他说：停下，你爬错地方了。 这就好像内燃机的发明者说过电动汽车才是未来一样。 从技术层面来说，他创建了这个行业；从理念层面来说，他想改变它。
市场似乎并不担心。消息公布后，Meta股价下跌了1,5%。 根据数据经济但别惊慌。扎克伯格已经组建了一支精英团队。 待定实验室并斥资 100 亿美元吸引 OpenAI 和 Anthropico 的人才。 策略很明确：快速推出产品，展开激烈竞争，按季度公布业绩。科研可以等等。
马克和其他人的想法是，通过推广那些无法达到超级智能水平的系统来快速赚钱（但让人们相信它们能够做到，是推销这些系统的重要营销手段）。毕竟，这些系统已经准备就绪，并且有其用途。有了这些钱，他们或许可以推动开发其他旨在实现通用人工智能（AGI）这一“宏伟目标”的模型。或许可以通过…… 机器人体能训练。 这或许不对，但我理解其中的逻辑：没错，利润高于一切。但这会让你感到惊讶吗？
然而，勒昆的思考周期是以十年为单位的。“这些系统可能需要十年才能成熟，”他谈到世界模型时说道。十年在硅谷简直是漫长的岁月，那里的人平均注意力持续时间只有四分之三秒。但勒昆却等了四十年才等到神经网络成为主流。 他懂得等待.
异议者的豪赌
据消息人士透露， “金融时报”乐存已与投资者展开初步洽谈。首轮融资额可能超过100亿美元，创下初创公司现阶段的融资纪录。原因显而易见：如果你是扬·乐存，并且说“法学硕士是错的，我要打造替代方案”，资金自然会随之而来。声誉至关重要。即便你特立独行？ 大多 当你逆流而上时。
时机很蹊跷。就在LeCun离职之际，Meta宣布了高达1000万美元的投资。 118十亿 该公司计划在2025年之前在人工智能基础设施和数据中心领域取得突破。他们将全部赌注押在了Llama和“超级智能”上。LeCun的目标是打造像孩子一样学习的系统，而不是像鹦鹉学舌一样机械地进行统计运算。
谁对谁错？十年后见分晓。或许四十年，就像神经网络那样。别灰心，现实的时机有时与市场营销的预期并不一致。
还有一个问题：如果发明了现代人工智能一半技术的人都说我们走错了方向，为什么没有人放慢脚步呢？ 答案很简单。停止的代价很高。重新思考的代价也很高。 承认数十亿美元的投资可能会追逐物理极限而不是边界，代价太高了。 人们更容易相信勒昆这次错了。人们更容易继续攀登，并寄希望于GPT-7、GPT-8或GPT-9会有所不同，希望智能迟早会诞生。 也许这真的会发生， 许多人说，这事会在三年内发生。.
或许 Yann LeCun 又说对了。 就像上世纪80年代，没人相信神经网络的时候；就像90年代，卷积神经网络看起来太复杂的时候；就像2025年，他说智能并非来自文本，而是来自物理世界的时候。
历史已经无数次证明他是对的，我们不能忽视他。
