北京
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据悉，Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）长期对主流大型语言模型（LLM）技术路线持怀疑态度，认为其无法孕育真正智能。本月，JEPA 2论文发布及杨立昆共同署名的新研究《从token到思想：LLM与人类如何在压缩与意义之间权衡》为这一观点提供了理论证据。研究表明，LLM在理解世界的方式上与人类存在根本性差异，这种差异可能无法通过扩大模型规模和数据量的“缩放定律”弥合。研究还指出，LLM是天生的“效率之王”，而人类认知系统中的“低效”正是其强大功能的体现。未来，LLM的发展可能需要引入更丰富的奖励信号、改变生成粒度或结合多模态学习等新路径，以克服当前技术路线的局限性。
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