作者waitrop (嘴炮无双)
看板Stock
标题Re: [新闻] Meta AI灵魂人物出走！杨立昆筹备创业 挑
时间Wed Nov 12 13:25:02 2025
※ 引述《jerrychuang ()》之铭言：
: 原文标题：
: ※请勿删减原文标题
: Meta AI灵魂人物出走！杨立昆筹备创业 挑战祖克柏路线
: 原文连结：
: ※网址超过一行过长请用缩网址工具
: https://news.cnyes.com/news/id/6232375
: 发布时间：
: ※请以原文网页/报纸之发布时间为准
: 段智恒 综合外电
: 2025-11-11 21:30
: 记者署名：
: ※原文无记载者得留空
: 段智恒 综合外电
: 2025-11-11 21:30
: 原文内容：
: 根据英国《金融时报》(FT)周二 (11 日) 报导，Meta(META-US)首席人工智慧 (AI) 科学
: 家、图灵奖得主杨立昆 (Yann LeCun) 计划离开公司，创立自己的 AI 新创企业。此举正
: 值执行长祖克柏重组 Meta 人工智慧部门、力图追赶 OpenAI 与 Google(GOOGL-US)之际
: ，显示公司内部 AI 方向出现明显分歧。
: cover image of news article
: Meta AI灵魂人物出走！杨立昆筹备创业 挑战祖克柏路线(图：REUTERS/TPG)
: FAIR 创办人将离职 自组新创延续「世界模型」研究
: 根据《金融时报》报导，现年 63 岁的杨立昆已向亲近人士透露，将於未来数月内离开
: Meta。他目前正与潜在投资人展开早期募资讨论，筹备以「世界模型」(World Models)
: 为核心的新创事业，延续他多年推动的研究方向。截稿前，杨立昆与 Meta 均未回应置评
: 请求。
: 勒坤自 2013 年创立脸书人工智慧研究实验室 (FAIR) 以来，一直是现代深度学习 (Deep
: Learning) 领域的奠基者之一，也是卷积神经网路 (Convolutional Neural Network,
: CNN) 的发明人。2018 年，他与辛顿 (Geoffrey Hinton) 与班吉欧 (Yoshua Bengio) 共
: 同获得图灵奖(Turing Award)，表彰他们对深度神经网路的突破性贡献。
: 杨立昆同时也是纽约大学 (New York University) 资料科学与电脑工程学教授。他对大
: 型语言模型 (LLM) 发展方向一直持保留态度，认为这类模型虽「实用」，但永远无法具
: 备人类式推理与规划能力。他主张发展能从影像与空间资料学习的「世界模型」，以建立
: 真正具备理解力与常识的 AI 系统。
: 祖克柏重组 AI 战略 「超级智慧团队」取代长期研究
: 杨立昆的离职计画，正发生在祖克柏推动 AI 战略大幅转向之际。Meta 近月成立「超级
: 智慧实验室」(Superintelligence Labs)，由 28 岁的资料标注公司 Scale AI 创办人汪
: 滔 (Alexandr Wang) 领军。Meta 耗资约 143 亿美元取得 Scale AI 49% 股权，并延揽
: 汪滔担任 AI 主管，让杨立昆原本隶属的 FAIR 研究部门改向他汇报。
: 祖克柏希望加快 AI 产品上市节奏，在 Llama 4 大型语言模型表现不如 OpenAI 与
: Google 後，亲自挑选 TBD Lab 小组加速开发 Llama 新版本，并以 1 亿美元薪资延揽对
: 手阵营的顶尖人才。今年 7 月，他还聘请 ChatGPT 共同创作者赵晟佳 (Shengjia Zhao)
: 出任「超级智慧实验室」首席科学家。
: 然而，Meta 的高额投资引发市场质疑。10 月底，祖克柏预告 AI 支出明年可能突破 1,
: 000 亿美元後，Meta 股价暴跌 12.6%，市值蒸发近 2,400 亿美元。勒坤的出走被视为公
: 司 AI 团队连串高层异动的延续。此前，AI 副总裁毕诺 (Joelle Pineau) 於 5 月离职
: 转投加拿大新创 Cohere，上月公司又裁撤 AI 研究部门约 600 人，以求削减成本并加快
: 产品推进。
: 分析人士指出，杨立昆离开 Meta 标志着 AI 理念上的重大分歧：祖克柏押注可快速商转
: 的生成式 AI 与大型语言模型，而杨立昆坚持长期基础研究与通用人工智慧 (AGI) 理论
: 。随着他筹备新创专注於「世界模型」架构，这场 AI 路线之争可能将从 Meta 内部蔓延
: 至整个产业舞台。
: 心得/评论：
: ※必需填写满30正体中文字，无意义者板规处分
: 杨立昆终於要离职了
: 虽然之前好像版上大大就有预告了
: 不搞LLM
: 只搞世界模型还是不符合阿祖的目标
: 可是离开FB後
: 就没有这麽多算力可以玩世界模型了吧
闲聊,
没有要批评任何人或是公司,
杨立昆算是AI影像辨识跟影像处理的第一人,
在ChatGPT LLM 出现之前,
杨立昆的江湖地位是AI界的第一把交椅, 没有之一,
因为在ChatGPT LLM 出现之前,
AI应用最多也是最成熟的就是影像辨识跟影像处理,
从人脸辨识到自驾车,
通通都是靠这技术,
精准度可以高达99.9%以上,
但是杨立昆的研究领域真的不在GPT LLM
其实,
AI的研究领域非常多,
GPT LLM只是众多AI领域之一, 并非全部,
所以不要把GPT LLM看成是AI唯一的道路,
甚至,
我问过很多人,包含同事午餐闲聊,
所有人一致认同 "LLM 不可能达到AGI",
我个人比较看好SLM,
但是不论是SLM 或 LLM, 都不可能达到AGI,
因为"没有创造力"
就像很多人说的,
LLM 就是文组的背多分,
即使是我之前举例的开根号解题例子,
你也可以用背答案的方式去解数学问题,
LLM 就是把人类所有的知识都背起来,
不论是数学问题, 医学, 文学, 法律等等的各种知识,
只要出现过的,
他就可以答出来,
但是他没有创造力,
遇到没看过的问题,
LLM就无法解决
既然LLM无法达到AGI,
为何全部的公司都一窝蜂全力去做LLM,
首先,
不是全部的公司,
有些人跟有些公司, 像是杨立昆, 就不搞LLM
第二点,
LLM 可以大力出奇蹟,
可以无穷接近AGI,
就像你背多分,
只要你愿意背, 就可以拿到分数,
至於没看过的题目, 就算了
你看多简单,
不需要去想算法去解决问题,
不需要动脑筋,
只要拼命喂资料, 拼命叫LLM背下来,
剩下来就是比拼算力, 电力, 跟资料量
就算我的算力或是资料量比你差一点,
但是背多分嘛,
我背得比你少, 成绩或跑分也只是差你一点,
不至於到差太多,
等训练久了之後,
各家的LLM把世界资料都训练差不多之後,
各家的LLM都不会差太多
但是你想走另外一条路,
比方说, 走真正的AGI 真正的创造力,
你很可能把全世界都欧印最後得到的是零分
数学不会,
数学不会就是不会
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 76.103.225.6 (美国)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Stock/M.1762925104.A.67F.html
1F：推 gabriel : 推不会就是不会 11/12 13:29
2F：推 rainingkid : LLM速成，资本喜欢 11/12 13:32
3F：推 sdbb : 谢谢，99ggll 11/12 13:32
4F：推 zxcvbnm2010 : 所以要怎样变AGI? 11/12 13:33
类神经网路就是在模仿人类脑神经,
我个人看法,
或许是从完全模仿人类大脑之後再精进,
而不是一直填鸭教育
5F：推 jerrychuang : 填鸭式教育，短期强，长期还是要能质变 11/12 13:34
6F：推 joshddd : agi 要达成 就是冯纽曼说的 可以自我进化 11/12 13:36
7F：→ joshddd : Self-Replicating Automata 11/12 13:36
8F：推 sdbb : LLM是过渡非终点，但，能捞就捞 11/12 13:36
9F：推 HiuAnOP : 数学不会背叛你！不会就是不会！ 11/12 13:37
10F：嘘 ken123321987: 我不会数学 对不起 11/12 13:38
11F：推 strlen : 其实LLM有创造力 但你们说那是幻觉 XD 11/12 13:40
12F：推 ruokcnn : 投资客眼中的AGI跟实际AGI的认知落差非常大 11/12 13:41
13F：推 applegoodeat: 人脑物理结构就不一样，现行的电脑架构几乎很难出 11/12 13:41
14F：→ applegoodeat: 现人的意识 11/12 13:41
15F：推 blackbrid : 数学不会就是不会不会骗人，但股价就…………. 11/12 13:41
16F：→ applegoodeat: 以产品来说，LLM 就很好用了，机器女仆听话能干就 11/12 13:42
17F：→ applegoodeat: 好 11/12 13:42
18F：推 sdbb : 能干就好 11/12 13:43
19F：推 stlinman : 下一波AI发展奇异点应该在会出现新的AI学习方法 11/12 13:44
的确, 100%赞成
※ 编辑: waitrop (76.103.225.6 美国), 11/12/2025 13:49:11
20F：推 pov : AGI就圈钱口号 未来应该是各种专用模型和agent逐渐 11/12 13:47
21F：→ pov : 取代人 11/12 13:47
没错,
目前真正走的方向就是各种专用模型和agent,
就是走SLM这条路,
根本就没有AGI这回事,
至少目前LLM SLM不可能AGI
※ 编辑: waitrop (76.103.225.6 美国), 11/12/2025 13:50:54
22F：→ kusotoripeko: 大概和HALO游戏提到的人工智能有两种，一种就是 11/12 13:49
23F：→ kusotoripeko: 大数据灌出来，平常很好用，但最顶的另一种会思考 11/12 13:49
24F：推 skullno2 : 印象中深蓝是背答案 AlphaGo 开始理解下棋了 11/12 13:53
AlphaGo是用即时穷举法,
也就是下棋的人说的提前想好几步棋,
AlphaGo能够提前想好之後十几步棋的所有可能结果,
从中选出最好的下一步,
听说AlphaGo就是比棋王多算出几步棋,
当然这跟LLM是完全不同的AI实现方式
※ 编辑: waitrop (76.103.225.6 美国), 11/12/2025 13:57:22
25F：推 chigo520 : 换个角度想 大部分人类不也这样，没看过就是不会 11/12 13:56
不,
人类跟其他动物不一样的地方,
就是有天才可以解决没看过的问题,
这也是人类能够一直进步一直有创造力的主因
※ 编辑: waitrop (76.103.225.6 美国), 11/12/2025 13:59:12
26F：→ Lhmstu : LLM一定不是正解拉，正解就是像人这种，少量资讯跟 11/12 13:57
27F：→ Lhmstu : 能源，可以直接推理创造的 11/12 13:57
28F：推 pippenjr : llm就赢过99%的人类了 11/12 13:59
29F：推 joshddd : llm 可以不是正解啊 但是他可以是正姐 色色才是生 11/12 14:00
30F：→ joshddd : 产力 恋爱聊天色情机器人难道不香吗 11/12 14:00
31F：推 zxcvbnm2010 : 那目前谁有办法做DCNN?谁最屌？ 11/12 14:01
32F：推 Fezico : AGI本质是自我思考吧，但走到那一步就是准备当电池 11/12 14:04
不过最後还是要夸奖一下Meta,
Meta拥有全矽谷最强的刷题团队,
全矽谷最学霸的团队,
对於背多分这种事情一定是最拿手的,
由最强刷题明星队来做LLM,
我实在想不出有谁比他们更适合了
※ 编辑: waitrop (76.103.225.6 美国), 11/12/2025 14:09:31
33F：推 joygo : agi 一定不是这种做法 反正总会有个科学家找到 11/12 14:09
34F：→ Eriri : 过去十年这波AI热潮的技术本质就那样 想要AGI本来就 11/12 14:09
35F：→ Eriri : 很难 甚至连无穷接近我看都没戏 大概迟早会碰到智 11/12 14:09
36F：→ Eriri : 能瓶颈 不过反正本来百分之99的人类也没有推演跟创 11/12 14:09
37F：→ Eriri : 造能力 改变人类社会还是够了 11/12 14:09
38F：→ bnn : 是 光是背多分就能取代99%人类了 11/12 14:10
39F：→ NexusPrime : 我认为用单纯的二进位制电脑是永远不会有AGI，最多 11/12 14:11
40F：→ NexusPrime : 能在某些领域模仿人类到极致的功能。人类之所以有 11/12 14:11
41F：→ NexusPrime : 创造力是因为有意识，而意识来自灵魂，灵魂这个东 11/12 14:11
42F：→ NexusPrime : 西本质现在根本无人真正理解，有些灵性研究的人认 11/12 14:11
43F：→ NexusPrime : 为灵魂来自宇宙，人类与万物的灵魂与意识是宇宙整 11/12 14:11
44F：→ NexusPrime : 个灵性的极小部分(不管信不信，反正目前除了外星人 11/12 14:11
45F：→ NexusPrime : ，人类对灵性这领域的认知趋近於零) 11/12 14:11
46F：嘘 kentelva : 说LLM没有创造力是完全错误。 11/12 14:16
47F：→ FISH0225 : LLM可以生出常温超导体吗？都三年了 11/12 14:23
48F：推 whyhsu : 推 11/12 14:23
49F：推 NyanCats : 我是觉得只要他们没有自我需求、没有类似生物的生存 11/12 14:26
50F：→ NyanCats : 压力 11/12 14:26
51F：→ NyanCats : 就不会有那些特质出现 11/12 14:26
52F：→ NyanCats : 不过那样的东西大概也不是人们要的 11/12 14:26
53F：→ NyanCats : 因为那就是有各种优缺点的"人"了 11/12 14:26
54F：推 wu7477 : The Bitter Lesson 11/12 14:27
55F：推 qqpbpp : 我不懂为什麽要迷信agi，要商业价值根本不需要agi， 11/12 14:31
56F：→ qqpbpp : agi反而代表危险和不可控 11/12 14:31
57F：推 madeinheaven: 三星已经做出TRM 颠覆了当前AI 11/12 14:36
58F：推 Kydland : alphago不太算穷举法 不然他每一步会耗太多时间 我 11/12 14:36
59F：→ Kydland : 记得他好像有两个能力 一个是细部计算 一个是大局 11/12 14:36
60F：→ Kydland : 观 大局观会先判断剪去没意义不必要的选择 再针对 11/12 14:36
61F：→ Kydland : 剩余的几种合理的下棋选择计算 11/12 14:36
62F：→ Kydland : 当然这算是变形的穷举法 但和西洋棋的计算不同 11/12 14:37
63F：→ Kydland : alphago一开始先被喂人类棋谱 学习人类是大局观的 11/12 14:40
64F：→ Kydland : 思考方式 後来的乾净版本靠自我对弈摸索出围棋知识 11/12 14:40
65F：→ Kydland : 也练就了大局观的能力 11/12 14:40
66F：→ Kydland : 所以李世石和柯洁在面对alphago的时候会这麽震惊 11/12 14:43
67F：→ Kydland : 尤其是李世石的那个版本 李世石完全没想到电脑的棋 11/12 14:43
68F：→ Kydland : 路选择可以这麽的像人类 他本来以为电脑只是很会算 11/12 14:43
69F：→ Kydland : 但却出乎他预想的拥有非常强大的布局能力 11/12 14:43
70F：→ Fezico : AGI背後代表是无限劳动力 11/12 14:47
71F：推 chopinmozart: LLM已经差不多遇到算力瓶颈了 要靠垂直模型 11/12 14:50
72F：推 pponywong : 其实AI会推理 但是它没办法拿去现实世界做验证 所 11/12 14:51
73F：→ pponywong : 以越推理越唬烂 11/12 14:51
74F：→ pponywong : 它所有的知识 都是人喂给它的 但是它没办法走出去 11/12 14:53
75F：→ pponywong : 自己认识世界 11/12 14:53
76F：推 Kydland : 找到了 alphago有两条神经网路 一个是策略网路 一 11/12 14:54
77F：→ Kydland : 个是估值网路 前者是大局观的布局选择 後者是细部 11/12 14:54
78F：→ Kydland : 计算的推演 11/12 14:54
79F：推 ProTrader : AGI更多是一种理想状态 以目前各种AI模型都不可能 11/12 16:08
80F：→ ProTrader : 所以看到商业化AGI时 就直接看成宣传广告吹牛 11/12 16:09
81F：推 mdkn35 : 那有SM吗？ 11/12 16:09
82F：→ ProTrader : 如果是学术上AGI就是很重要的研究主题 可以认真看 11/12 16:09
83F：→ ProTrader : 至於从LLM到SLM是工程师优化LLM必然的结果 11/12 16:10
84F：→ ProTrader : 现在所谓的SLM如果回到10多年前 其实超级大 11/12 16:11
85F：→ ProTrader : 现在各大厂与新创就是着眼於能落力应用赚现金的AI 11/12 16:12
86F：→ ProTrader : 之前就说过杨立昆的立场篇向学术研究 11/12 16:14
87F：→ ProTrader : 在杨立昆的世界模型能真正商业化前也就这样了 11/12 16:16
88F：→ ProTrader : 至於多数人类从先学会使用各种AI工具开始 11/12 16:19
89F：→ ProTrader : 想来AI未来会在各种专业领域逐渐超越人类 11/12 16:20
90F：→ ActionII : 创造力应该要靠外围工具去实现 11/12 16:35
91F：推 roseritter : 只要能干掉70分的人类 就是个裁员好理由 11/12 16:39
92F：推 staytuned74 : 好文推 11/12 18:02
93F：推 CH1SIR : 推 11/12 18:18
94F：→ JoeyChen : 从以前的穷举法的做法来看 现在LLM做到的事实在很 11/12 18:30
95F：→ JoeyChen : 神奇魔幻 11/12 18:30
96F：推 darkangel119: 科幻小说的剧情要出现罗 直接塞人脑 11/12 19:06
97F：推 create8 : 核融合商转可能会先出来 11/12 19:22
98F：推 bagaalo : AGI 真的出现 不就是跟教主讲的一样 我们全部都要 11/12 19:59
99F：→ bagaalo : 消失 11/12 19:59
100F：推 johnlin35 : 推 11/12 23:18
101F：推 mars0323 : 推～不会就是不会～ 11/13 08:28