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发布时间 2025-11-23 01:42:52
文章来源 PG电子·(中国)官方网站科技

　　【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pg电子官方平台✿★✿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pg电子官方平台✿★✿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」✿★✿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✿★✿ღ★，原来早在50-60年代✿★✿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✿★✿ღ★，生物学给工程提供了很多灵感宝宝我们开着灯做✿★✿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Facebook✿★✿ღ★，创立FAIR（Facebook AI Research）✿★✿ღ★，并推动「深度学习」这一术语取代「神经网络」pg电子官方平台✿★✿ღ★，标志着产业界开始系统性地接受这一范式✿★✿ღ★。

　　2018年✿★✿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Bengio✿★✿ღ★、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pg电子官方平台✿★✿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pg电子官方平台✿★✿ღ★。

　　LeCun指出✿★✿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✿★✿ღ★，但仍依赖人类知识的间接转移宝宝我们开着灯做✿★✿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系统宝宝我们开着灯做✿★✿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」✿★✿ღ★。

　　实验已证明✿★✿ღ★，可以用世界状态的表示——来自现有模型DINO✿★✿ღ★，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✿★✿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✿★✿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ICCV✿★✿ღ★，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pg电子官方平台✿★✿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」概念对齐宝宝我们开着灯做宝宝我们开着灯做pg电子官方平台✿★✿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Llama✿★✿ღ★，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pg电子官方平台✿★✿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★。PG电子·(中国)官方网站✿★✿ღ★，PG电子(中国)官方网站✿★✿ღ★。pg电子游戏✿★✿ღ★。PG·电子(中国)官方网站 - 游戏官网✿★✿ღ★，机房建设✿★✿ღ★，

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