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尊龙凯时人生就是博酒集团 2025-11-06 00:00:52
【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尊龙官方★◈✿✿，★◈✿✿，瞬间引爆了战火★◈✿✿，特斯拉★◈✿✿、Figure高管纷纷在线回怼★◈✿✿。
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★◈✿✿，还很难小SB是不是欠C了★◈✿✿。
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★◈✿✿。
谁曾想★◈✿✿，LeCun这番话再次捅了「马蜂窝」★◈✿✿，直接给这场狂热泼了一盆冷水★◈✿✿，引机器人界大佬上阵怒喷★◈✿✿。
Figure创始人Brett Adcock直接喊话★◈✿✿，「谁去和LeCun说一声尊龙凯时新版APP★◈✿✿，让他别端着了★◈✿✿，亲自下场干点实事吧」★◈✿✿！
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★◈✿✿。
我一直认为小SB是不是欠C了★◈✿✿，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★◈✿✿。
所以小SB是不是欠C了★◈✿✿，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★◈✿✿。
人工智能领域在1990至2000年代经历「寒冬」小SB是不是欠C了★◈✿✿，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★◈✿✿。
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尊龙★◈✿✿，★◈✿✿、Hinton共享图灵奖★◈✿✿。
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★◈✿✿。
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★◈✿✿。
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★◈✿✿。
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★◈✿✿。
就好比★◈✿✿，让一个机器人冲一杯咖啡★◈✿✿，它需要想象一系列动作——拿起杯子★◈✿✿、倒水★◈✿✿、搅拌★◈✿✿，并预测每一步的结果★◈✿✿。
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★◈✿✿。
在此基础上小SB是不是欠C了★◈✿✿，可运用优化方法★◈✿✿，搜索能够优化任务目标的最优动作序列★◈✿✿，这一过程即为「规划与最优控制」尊龙凯时新版APP★◈✿✿。
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★◈✿✿，还是基于V-JEPA 2等框架★◈✿✿，都可以做到这一点★◈✿✿。
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★◈✿✿。
主持人一听★◈✿✿，马上话锋一转打了个圆场★◈✿✿，「没关系尊龙凯时新版APP★◈✿✿，我们不担心那些公司尊龙凯时新版APP★◈✿✿。而且说真的尊龙凯时-人生就是博中国官网★◈✿✿。★◈✿✿，我们非常信奉创业精神」★◈✿✿。
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」★◈✿✿。
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」★◈✿✿。
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★◈✿✿。
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★◈✿✿。
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★◈✿✿。
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★◈✿✿。
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★◈✿✿。
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小SB是不是欠C了尊龙凯时-人生就是搏!★◈✿✿，★◈✿✿。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★◈✿✿。
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」★◈✿✿。
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★◈✿✿。
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★◈✿✿。
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——
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）尊龙凯时新版APP★◈✿✿，与官方LLM并行开发」小SB是不是欠C了★◈✿✿。
最后★◈✿✿，在2023年初小SB是不是欠C了★◈✿✿，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★◈✿✿。
现场贵州茅台★◈✿✿，★◈✿✿，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」★◈✿✿。
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