注：本文源自國外媒體報(bào)道，遠(yuǎn)鑒智庫（

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RW

機(jī)器人世界

編譯報(bào)道。

楊立昆（

Yann LeCun

），于

1960

年出生于法國巴黎附近，擔(dān)任

Facebook

首席人工智能科學(xué)家和紐約大學(xué)教授，

2018

年圖靈獎(jiǎng)（

Turing Award

）得主。

楊立昆為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像識(shí)別領(lǐng)域做出了重要貢獻(xiàn)，以手寫字體識(shí)別、圖像壓縮和人工智能硬件等主題發(fā)表過

190

多份論文，研發(fā)了很多關(guān)于深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目，并且擁有

14

項(xiàng)相關(guān)的美國專利。

2021

8

1

日，出版圖書《科學(xué)之路：人，機(jī)器與未來》。

[2]2025

8

月，

Yann LeCun

最新的個(gè)人紀(jì)錄片上線。

2025

11

月，獲得

2025

年伊麗莎白女王工程獎(jiǎng)。

11

11

日，據(jù)媒體報(bào)道，楊立昆計(jì)劃從

Meta

離職，并創(chuàng)辦自己的公司。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間

11

19

Meta

首席

AI

科學(xué)家、深度學(xué)習(xí)泰斗楊立昆宣布計(jì)劃年底離職，創(chuàng)辦一家新的

AI

初創(chuàng)公司。

Meta

不僅不會(huì)與他

反目

，反而計(jì)劃與他的新公司展開合作。

人工智能領(lǐng)域正迎來一場(chǎng)重大變革——現(xiàn)代人工智能的奠基人之一、Meta首席AI科學(xué)家楊立昆（YannLeCun）將于2025年底離開這家科技巨頭。在Meta（及前身Facebook）任職的12年間，他創(chuàng)立了Facebook人工智能研究院（FAIR），成就卓著。

此次即將到來的離職不僅對(duì)Meta而言是關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，更將影響整個(gè)人工智能界。

楊立昆一直嚴(yán)厲批評(píng)當(dāng)前行業(yè)對(duì)大型語言模型（LLMs）的過度追捧，他將離職創(chuàng)辦自己的初創(chuàng)公司，致力于研發(fā)高級(jí)機(jī)器智能（AMI），這標(biāo)志著人工智能發(fā)展軌跡可能出現(xiàn)重大分歧。

楊立昆的這一舉措絕非單純的人事變動(dòng)，更是對(duì)人工智能研究主流范式的大膽挑戰(zhàn)。

據(jù)報(bào)道，他的決定源于與行業(yè)主流方向的根本分歧——當(dāng)前行業(yè)高度聚焦大型語言模型（LLMs），但他認(rèn)為這類模型“存在本質(zhì)局限性”，無法實(shí)現(xiàn)真正的人類級(jí)智能。相反，他倡導(dǎo)聯(lián)合嵌入預(yù)測(cè)架構(gòu)（JEPA）等替代方案，旨在打造能夠理解物理世界、具備持久記憶、并能執(zhí)行復(fù)雜推理與規(guī)劃的人工智能系統(tǒng)。

這一備受關(guān)注的離職事件凸顯了人工智能界內(nèi)部關(guān)于通用人工智能（AGI）最優(yōu)發(fā)展路徑的爭議日益激烈，也反映出這一變革性技術(shù)前沿領(lǐng)域?qū)Ω挥羞h(yuǎn)見卓識(shí)人才的激烈爭奪。

架構(gòu)師的新藍(lán)圖：挑戰(zhàn)大型語言模型（LLMs）正統(tǒng)地位

楊立昆在Meta（及此前的Facebook）留下了深遠(yuǎn)影響，其核心貢獻(xiàn)在于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）的基礎(chǔ)性研究——這一技術(shù)徹底革新了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，為深度學(xué)習(xí)革命奠定了重要基礎(chǔ)。2013年，他出任FAIR首任院長，隨后擔(dān)任Meta首席AI科學(xué)家，在塑造公司人工智能戰(zhàn)略、培育開放研究環(huán)境方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

然而，他此次離職的核心原因，是與Meta及整個(gè)行業(yè)日益向大型語言模型（LLMs）傾斜的發(fā)展方向在理念和技術(shù)層面產(chǎn)生了深刻分歧。

楊立昆始終對(duì)大型語言模型（LLMs）持懷疑態(tài)度。他認(rèn)為，盡管這類模型在語言生成與理解方面表現(xiàn)強(qiáng)大，但缺乏真正的推理能力、規(guī)劃能力，也無法從本質(zhì)上理解物理世界。他將大型語言模型（LLMs）比作“隨機(jī)鸚鵡”，指出它們擅長模式匹配，卻遠(yuǎn)未達(dá)到真正的智能水平。

LLLMs模型無法分析重點(diǎn)

楊立昆提出的替代方案——聯(lián)合嵌入預(yù)測(cè)架構(gòu)（JEPA），旨在讓人工智能系統(tǒng)通過觀察和預(yù)測(cè)世界來學(xué)習(xí)，就像人類和動(dòng)物那樣，而非僅僅依賴文本數(shù)據(jù)。他的新初創(chuàng)公司將聚焦高級(jí)機(jī)器智能（AMI），研發(fā)能夠構(gòu)建現(xiàn)實(shí)內(nèi)部模型、推理因果關(guān)系，并以穩(wěn)健且通用的方式規(guī)劃行動(dòng)序列的系統(tǒng)。

JEPA模型

這一愿景與當(dāng)前以大型語言模型（LLMs）為核心的研究路徑形成鮮明對(duì)比——后者嚴(yán)重依賴海量文本和代碼數(shù)據(jù)集。這意味著人工智能的學(xué)習(xí)方式及其與環(huán)境的交互模式需要被徹底重新審視。

人工智能研究界的初步反應(yīng)顯示，盡管認(rèn)可大型語言模型（ LLMs ）的實(shí)用價(jià)值，但不少人也認(rèn)同楊立昆關(guān)于其在實(shí)現(xiàn)通用人工智能（ AGI ）方面存在局限性的觀點(diǎn)，這也凸顯了他新事業(yè)可能產(chǎn)生的重大影響。

連鎖反應(yīng)：人工智能領(lǐng)域的競爭格局與戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變

楊立昆這樣極具影響力的人物離職，無疑將在人工智能行業(yè)的競爭格局中引發(fā)連鎖反應(yīng)。

對(duì)Meta而言，這意味著失去一位開創(chuàng)性人才，其長期研究信譽(yù)可能受到?jīng)_擊，尤其是在當(dāng)前大型語言模型（LLMs）之外的研究領(lǐng)域。

盡管Meta已強(qiáng)化對(duì)大型語言模型（LLMs）的投入——例如任命ChatGPT聯(lián)合創(chuàng)始人趙勝家擔(dān)任新成立的Meta超級(jí)智能實(shí)驗(yàn)室的首席科學(xué)家，并收購ScaleAI的部分股權(quán)——但楊立昆的離職可能引發(fā)“人才流失”：若其他認(rèn)同其理念的研究人員選擇追隨他或另尋出路，Meta可能需要進(jìn)一步加大對(duì)大型語言模型（LLMs）戰(zhàn)略的投入，或者反過來重新評(píng)估其研究重點(diǎn)，以避免錯(cuò)失通往高級(jí)人工智能的其他可能路徑。

另一方面，楊立昆的新初創(chuàng)公司聚焦高級(jí)機(jī)器智能（AMI），可能會(huì)吸引那些對(duì)大型語言模型（LLMs）范式失望的人才和投資。致力于探索具身智能、世界模型和穩(wěn)健推理系統(tǒng)的企業(yè)及研究人員，有望從他的項(xiàng)目所帶來的認(rèn)可和潛在突破中受益。

盡管Meta表示將成為其新公司的合作伙伴，體現(xiàn)了對(duì)高級(jí)機(jī)器智能（AMI）長期目標(biāo)的“持續(xù)關(guān)注與支持”，但競爭態(tài)勢(shì)已十分明確：一位行業(yè)巨頭領(lǐng)銜的新玩家即將加入基礎(chǔ)人工智能的角逐，這可能會(huì)打破當(dāng)前由谷歌、微軟、OpenAI等聚焦大型語言模型（LLMs）的科技巨頭主導(dǎo)的市場(chǎng)格局。

如果楊立昆的高級(jí)機(jī)器智能（ AMI ）方案取得成功，可能會(huì)對(duì)基于大型語言模型（ LLMs ）的現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)構(gòu)成挑戰(zhàn)，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向更穩(wěn)健、更多元化的人工智能系統(tǒng)發(fā)展，為這些替代范式的早期采用者創(chuàng)造新的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。

更廣闊的圖景：重塑人工智能發(fā)展敘事

楊立昆即將離職并創(chuàng)辦新公司，這在更廣闊的人工智能領(lǐng)域中具有里程碑意義，凸顯了通用人工智能探索過程中的關(guān)鍵分歧。

這一事件引出了一個(gè)核心爭議：通往人類級(jí)智能的道路，主要是通過擴(kuò)大大型語言模型（LLMs）的規(guī)模，還是需要一種完全不同的架構(gòu)方案——聚焦具身智能、世界模型和穩(wěn)健推理？楊立昆的選擇堅(jiān)定地站在了后者一邊，這表明研究界中相當(dāng)一部分人認(rèn)為，當(dāng)前的大型語言模型（LLMs）雖令人印象深刻，但不足以實(shí)現(xiàn)能夠理解并與物理世界交互的真正智能。

這一發(fā)展趨勢(shì)契合了人工智能行業(yè)內(nèi)部人才流動(dòng)和理念轉(zhuǎn)變的大背景：頂尖研究人員正日益有能力追求自己的愿景，有時(shí)甚至?xí)龃笮推髽I(yè)實(shí)驗(yàn)室的框架。這也引發(fā)了人們對(duì)研究碎片化的擔(dān)憂——大量資源可能被投入到平行且獨(dú)立的研究路徑中，而非集中力量協(xié)同攻關(guān)。

然而，這也為多元研究方法的發(fā)展提供了機(jī)遇，有望從意想不到的方向加速技術(shù)突破。這讓人聯(lián)想到人工智能歷史上的多個(gè)重要里程碑：從符號(hào)主義人工智能到聯(lián)結(jié)主義的轉(zhuǎn)變，或是近期的深度學(xué)習(xí)革命，每一次變革都伴隨著激烈的學(xué)術(shù)爭論和人才重組。楊立昆的決定或許將成為又一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，推動(dòng)行業(yè)突破當(dāng)前大型語言模型（LLMs）的邊界，認(rèn)真投入研發(fā)那些優(yōu)先考慮理解能力、推理能力和現(xiàn)實(shí)世界交互能力而非單純語言熟練度的架構(gòu)。

前路展望：開啟下一代智能的序幕

楊立昆離職后的近期，其備受矚目的高級(jí)機(jī)器智能（AMI）初創(chuàng)公司的啟動(dòng)和初期運(yùn)營將成為焦點(diǎn)。

短期內(nèi)，預(yù)計(jì)會(huì)有關(guān)于核心團(tuán)隊(duì)招聘、初步研究方向的公告，或許還會(huì)展示其聯(lián)合嵌入預(yù)測(cè)架構(gòu)（JEPA）愿景背后的基礎(chǔ)原理原型。其研究重點(diǎn)可能會(huì)放在構(gòu)建能夠通過觀察學(xué)習(xí)、形成世界內(nèi)部表征，并完成當(dāng)前大型語言模型（LLMs）難以實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)推理和規(guī)劃任務(wù)的系統(tǒng)上。

從長遠(yuǎn)來看，若楊立昆的高級(jí)機(jī)器智能（AMI）方案取得成功，可能會(huì)催生出遠(yuǎn)超當(dāng)前大型語言模型（LLMs）能力范圍的革命性應(yīng)用。

試想，能夠真正理解復(fù)雜物理環(huán)境、在全新場(chǎng)景中進(jìn)行推理、自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，甚至通過提出假設(shè)和設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)為科學(xué)發(fā)現(xiàn)做出貢獻(xiàn)的人工智能系統(tǒng)，其應(yīng)用前景不可限量。即將出現(xiàn)的潛在應(yīng)用場(chǎng)景包括更穩(wěn)健的機(jī)器人技術(shù)、先進(jìn)的科學(xué)模擬、能夠理解語境和意圖的真正智能個(gè)人助理，以及能夠在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中解決復(fù)雜問題的人工智能代理。

然而，該方案仍面臨諸多重大挑戰(zhàn)：籌集巨額資金、吸引世界級(jí)團(tuán)隊(duì)，以及最重要的——證明高級(jí)機(jī)器智能（AMI）能夠有效擴(kuò)展并適配現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性。

專家預(yù)測(cè)，楊立昆的項(xiàng)目將引發(fā)新一輪對(duì)替代人工智能架構(gòu)的研究熱潮，可能會(huì)與以大型語言模型（ LLMs ）為主導(dǎo)的現(xiàn)有格局形成良性競爭，最終推動(dòng)人工智能的能力邊界不斷拓展。

新篇章：重新定義人工智能的追求

2025年底楊立昆即將離開Meta，這標(biāo)志著人工智能發(fā)展史上的一個(gè)決定性時(shí)刻——這不僅是領(lǐng)導(dǎo)層的變動(dòng)，更可能是高級(jí)機(jī)器智能研究方向的范式轉(zhuǎn)移。

核心啟示顯而易見：這位行業(yè)巨擘正大膽挑戰(zhàn)當(dāng)前的大型語言模型（LLMs）正統(tǒng)地位，倡導(dǎo)一條以世界模型、推理能力和具身智能為核心的發(fā)展路徑。

這一舉措無疑將迫使Meta嚴(yán)格評(píng)估其長期人工智能戰(zhàn)略，即便該公司仍在繼續(xù)大力投資大型語言模型（LLMs）。

這一發(fā)展在人工智能史上的意義不言而喻。它標(biāo)志著行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵十字路口——行業(yè)必須正視當(dāng)前發(fā)展路徑的局限性，并認(rèn)真探索實(shí)現(xiàn)真正通用、穩(wěn)健人工智能的替代方案。

楊立昆聚焦高級(jí)機(jī)器智能（AMI）的新事業(yè)，將成為這些替代方案的重要試驗(yàn)場(chǎng)，有望實(shí)現(xiàn)那些以大型語言模型（LLMs）為核心的研究未能達(dá)成的突破。在未來數(shù)周和數(shù)月內(nèi)，人工智能界將密切關(guān)注楊立昆新公司的動(dòng)態(tài)，期待見證其愿景的初步成果。

與此同時(shí)，Meta在大型語言模型（LLMs）領(lǐng)域的持續(xù)進(jìn)展也將受到密切審視，觀察其如何應(yīng)對(duì)這一學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)。這兩條截然不同路徑之間的相互作用，無疑將在未來數(shù)年塑造人工智能的發(fā)展格局。

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