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2025-11-22
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pp电子ღ✿✿，PP电子APP下载ღ✿✿！精密制造ღ✿✿！pp电子设备ღ✿✿，pp电子网站pp电子官网ღ✿✿。【新智元导读】一场公开演讲ღ✿✿，LeCun毫不留情揭穿真相ღ✿✿：所谓的机器人行业ღ✿✿，离真正的智能还远着呢ღ✿✿！这番话像一枚深水炸弹ღ✿✿，瞬间引爆了战火ღ✿✿，特斯拉ღ✿✿、Figure高管纷纷在线回怼ღ✿✿。
机器人在工厂里拧螺丝ღ✿✿、搬货等ღ✿✿，可通过特定任务训练实现ღ✿✿，但让它们在家中叠衣服ღ✿✿、倒水ღ✿✿、理解人的意图ღ✿✿，还很难ღ✿✿。
而突破的核心ღ✿✿，在于打造一款真正可以规划的「世界模型」架构ღ✿✿，即能够学习理解和预测物理世界系统ღ✿✿。
谁曾想ღ✿✿，LeCun这番话再次捅了「马蜂窝」pp电子(中国)·官方网站ღ✿✿，直接给这场狂热泼了一盆冷水ღ✿✿，引机器人界大佬上阵怒喷ღ✿✿。
Figure创始人Brett Adcock直接喊话ღ✿✿，「谁去和LeCun说一声ღ✿✿，让他别端着了ღ✿✿，亲自下场干点实事吧」ღ✿✿！
上大学时ღ✿✿，他有点偶然地发现pp电子(中国)·官方网站pp电子(中国)·官方网站ღ✿✿，原来早在50-60年代pp电子(中国)·官方网站ღ✿✿，包括1981年诺奖得主David H. Hubel和Torsten N. Wiesel等人ღ✿✿，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ღ✿✿。
我一直认为pp电子(中国)·官方网站ღ✿✿，生物学给工程提供了很多灵感ღ✿✿。在自然界中ღ✿✿，所有活着的东西都有适应能力ღ✿✿，只要有神经系统就能学习ღ✿✿。
所以ღ✿✿，我当时想ღ✿✿，也许我们人类没那么聪明ღ✿✿，构建智能系统最靠谱的方法ღ✿✿，可能是让它自己学会变聪明ღ✿✿。
人工智能领域在1990至2000年代经历「寒冬」ღ✿✿，但2013年LeCun加入Facebookღ✿✿，创立FAIR（Facebook AI Research）ღ✿✿，并推动「深度学习」这一术语取代「神经网络」ღ✿✿，标志着产业界开始系统性地接受这一范式ღ✿✿。
2018年嫁我网会员登录ღ✿✿，因在概念与工程领域的突破性贡献ღ✿✿，他让深度神经网络成为计算技术的关键组成部分ღ✿✿，和Bengioღ✿✿、Hinton共享图灵奖ღ✿✿。
他指出ღ✿✿，文本属于「低带宽」数据源ღ✿✿，「仅靠文本训练永远无法实现人类水平智能」ღ✿✿。真正的智能来源于高带宽的感知输入——视觉ღ✿✿、听觉ღ✿✿、触觉等多模态经验ღ✿✿，而非低维度的离散符号ღ✿✿。
他进一步指出ღ✿✿，LLM有时虽能提供实用的结果ღ✿✿，甚至让人误以为其「智商堪比博士」ღ✿✿，但这些系统只是「回忆」训练中的信息嫁我网会员登录ღ✿✿。
LeCun指出嫁我网会员登录ღ✿✿，大语言模型（LLM）存在本质瓶颈——虽然形式上通过「学习」取代了显式编码嫁我网会员登录ღ✿✿，但仍依赖人类知识的间接转移ღ✿✿。
他强调ღ✿✿，即便猫的大脑仅含约2.8亿个神经元ღ✿✿，其对物理世界的理解与行动规划能力仍远超当前AI系统ღ✿✿。
猫能感知三维空间ღ✿✿、判断物体稳定性ღ✿✿、规划复杂动作ღ✿✿，而目前的所有生成式模型恰恰无法企及这些能力ღ✿✿。
就好比ღ✿✿，让一个机器人冲一杯咖啡ღ✿✿，它需要想象一系列动作——拿起杯子ღ✿✿、倒水ღ✿✿、搅拌ღ✿✿，并预测每一步的结果ღ✿✿。
同时ღ✿✿，系统可结合一个「代价函数」（cost function）ღ✿✿，用于评估特定任务的完成情况ღ✿✿。
在此基础上ღ✿✿，可运用优化方法ღ✿✿，搜索能够优化任务目标的最优动作序列ღ✿✿，这一过程即为「规划与最优控制」pp电子(中国)·官方网站ღ✿✿。
实验已证明ღ✿✿，可以用世界状态的表示——来自现有模型DINOღ✿✿，无论是从零开始学习ღ✿✿，还是基于V-JEPA 2等框架ღ✿✿，都可以做到这一点ღ✿✿。
机器人不用针对特定任务反复训练ღ✿✿，只需从模拟数据或真实操作中学习「动作-结果」的关系嫁我网会员登录ღ✿✿，就能零样本完成新任务ღ✿✿。
主持人一听ღ✿✿，马上话锋一转打了个圆场ღ✿✿，「没关系ღ✿✿，我们不担心那些公司ღ✿✿。而且说真的ღ✿✿，我们非常信奉创业精神」ღ✿✿。
他将Figure的技术路径与同行对比ღ✿✿，直言某些公开演示只是「戏剧表演」或预设程序嫁我网会员登录ღ✿✿。相反ღ✿✿，Figure机器人的所有操作都「由神经网络驱动」ღ✿✿。
耐人寻味的是ღ✿✿，在一个关键问题上的判断与Yann LeCun不谋而合ღ✿✿：他也否认制造业是主要突破方向ღ✿✿，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」ღ✿✿。
据报道ღ✿✿，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ღ✿✿。
在最近的计算机视觉顶会ICCVღ✿✿，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ღ✿✿。
不同于传统模型根据状态预测动作ღ✿✿，神经世界模拟器能够基于当前状态与后续动作ღ✿✿，直接合成未来状态ღ✿✿。
Elluswamy确认ღ✿✿，这套被视作世界模型问题直接解决方案的架构ღ✿✿，将「无缝迁移」至Optimus机器人ღ✿✿。
Yann LeCun的论断看似否定了整个人形机器人领域ღ✿✿，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ღ✿✿。
如图所示ღ✿✿，1X世界模型包含视觉编码器ღ✿✿、动作编码器ღ✿✿、核心网络ღ✿✿，以及视频与状态价值解码器ღ✿✿。通过对成功标签进行监督学习生成的状态价值预测ღ✿✿，可对输入动作的质量进行量化评估ღ✿✿。
首席执行官Bernt Børnich在播客中坦言ღ✿✿，让机器人进入家庭存在「理想与现实的落差」ღ✿✿，指出「现实环境复杂得离谱」ღ✿✿，甚至「Wi-Fi连接问题比机器人技术本身更棘手」ღ✿✿。
这种务实立场ღ✿✿，结合其轻量级肌腱驱动设计所带来的安全性优势ღ✿✿，暗示着行业清醒认识到ღ✿✿：Yann LeCun所说的「突破性进展」仍需要持续探索ღ✿✿。
Yann LeCun的警告ღ✿✿，最终重新定义了人形机器人竞赛的维度ღ✿✿：胜利者ღ✿✿，或许不属于推出最炫酷demo或设定最激进量产目标的厂商ღ✿✿，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ღ✿✿。
搞笑的是ღ✿✿，主持人前一句还在夸「Llama的诞生让世界AI民主化」ღ✿✿，话音还没落ღ✿✿，LeCun就在旁边急着插话——
接着ღ✿✿，他分享了幕后故事ღ✿✿，「第一代Llamaღ✿✿，其实有一点像『海盗』项目（pirate project）ღ✿✿，与官方LLM并行开发」ღ✿✿。
最后ღ✿✿，在2023年初ღ✿✿，小扎下定决心组建了一个GenAI团队ღ✿✿，也就如今的「超级智能实验室」（MSL）的前身ღ✿✿，主要就是为了把它产品化ღ✿✿。
现场ღ✿✿，主持人再次圆话ღ✿✿，「但最后能跑出来的ღ✿✿，往往还是『臭鼬工厂』（Skunk Works）这种模式」ღ✿✿。
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