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LeCun 离开 Meta 创业
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这期访谈把 LeCun 对 LLM、世界模型、JEPA 和安全性的判断串成了一条完整路线，并点名了他目前最看重的论文与新公司方向，适合想跟踪下一代架构的人直接看原访谈。核心解读
向阳乔木转述了 Yann LeCun 在播客 Unsupervised Learning 中的访谈内容：他已从 Meta 离职并创办新公司 AMI（Advanced Machine Intelligence），继续押注 JEPA、世界模型和在表示空间做预测的路线，明确反对把 LLM 视为通往人类级智能的主路径。文中给出的核心技术判断是：LLM 擅长语言符号相关任务，但缺乏对行动后果的预测能力和规划能力；他认为当前生成式表示学习在图像/视频上系统性不如 JEPA 类方法，并提到团队正在用 SIGReg（Sketched Isotropic Gaussian Regularization）缓解表示坍塌问题，相关论文是《L-World Model》（arXiv:2603.19312）。同时，LeCun 还提到 Tapestry 计划，设想通过联邦学习让全球机构交换参数向量而非原始数据，形成可本地微调的共识模型。