【RW深度】颠覆性变革：AI先驱杨立昆离开Meta，开拓高级机器智能新道路

注：本文源自国外媒体报道，远鉴智库（

YJTank.com

RW

机器人世界

编译报道。

杨立昆（

Yann LeCun

），于

1960

年出生于法国巴黎附近，担任

Facebook

首席人工智能科学家和纽约大学教授，

2018

年图灵奖（

Turing Award

）得主。

杨立昆为卷积神经网络和图像识别领域做出了重要贡献，以手写字体识别、图像压缩和人工智能硬件等主题发表过

190

多份论文，研发了很多关于深度学习的项目，并且拥有

14

项相关的美国专利。

2021

8

1

日，出版图书《科学之路：人，机器与未来》。

[2]2025

8

月，

Yann LeCun

最新的个人纪录片上线。

2025

11

月，获得

2025

年伊丽莎白女王工程奖。

11

11

日，据媒体报道，杨立昆计划从

Meta

离职，并创办自己的公司。

当地时间

11

19

Meta

首席

AI

科学家、深度学习泰斗杨立昆宣布计划年底离职，创办一家新的

AI

初创公司。

Meta

不仅不会与他

反目

，反而计划与他的新公司展开合作。

人工智能领域正迎来一场重大变革——现代人工智能的奠基人之一、Meta首席AI科学家杨立昆（YannLeCun）将于2025年底离开这家科技巨头。在Meta（及前身Facebook）任职的12年间，他创立了Facebook人工智能研究院（FAIR），成就卓著。

此次即将到来的离职不仅对Meta而言是关键节点，更将影响整个人工智能界。

杨立昆一直严厉批评当前行业对大型语言模型（LLMs）的过度追捧，他将离职创办自己的初创公司，致力于研发高级机器智能（AMI），这标志着人工智能发展轨迹可能出现重大分歧。

杨立昆的这一举措绝非单纯的人事变动，更是对人工智能研究主流范式的大胆挑战。

据报道，他的决定源于与行业主流方向的根本分歧——当前行业高度聚焦大型语言模型（LLMs），但他认为这类模型“存在本质局限性”，无法实现真正的人类级智能。相反，他倡导联合嵌入预测架构（JEPA）等替代方案，旨在打造能够理解物理世界、具备持久记忆、并能执行复杂推理与规划的人工智能系统。

这一备受关注的离职事件凸显了人工智能界内部关于通用人工智能（AGI）最优发展路径的争议日益激烈，也反映出这一变革性技术前沿领域对富有远见卓识人才的激烈争夺。

架构师的新蓝图：挑战大型语言模型（LLMs）正统地位

杨立昆在Meta（及此前的Facebook）留下了深远影响，其核心贡献在于卷积神经网络（CNNs）的基础性研究——这一技术彻底革新了计算机视觉领域，为深度学习革命奠定了重要基础。2013年，他出任FAIR首任院长，随后担任Meta首席AI科学家，在塑造公司人工智能战略、培育开放研究环境方面发挥了关键作用。

然而，他此次离职的核心原因，是与Meta及整个行业日益向大型语言模型（LLMs）倾斜的发展方向在理念和技术层面产生了深刻分歧。

杨立昆始终对大型语言模型（LLMs）持怀疑态度。他认为，尽管这类模型在语言生成与理解方面表现强大，但缺乏真正的推理能力、规划能力，也无法从本质上理解物理世界。他将大型语言模型（LLMs）比作“随机鹦鹉”，指出它们擅长模式匹配，却远未达到真正的智能水平。

LLLMs模型无法分析重点

杨立昆提出的替代方案——联合嵌入预测架构（JEPA），旨在让人工智能系统通过观察和预测世界来学习，就像人类和动物那样，而非仅仅依赖文本数据。他的新初创公司将聚焦高级机器智能（AMI），研发能够构建现实内部模型、推理因果关系，并以稳健且通用的方式规划行动序列的系统。

JEPA模型

这一愿景与当前以大型语言模型（LLMs）为核心的研究路径形成鲜明对比——后者严重依赖海量文本和代码数据集。这意味着人工智能的学习方式及其与环境的交互模式需要被彻底重新审视。

人工智能研究界的初步反应显示，尽管认可大型语言模型（ LLMs ）的实用价值，但不少人也认同杨立昆关于其在实现通用人工智能（ AGI ）方面存在局限性的观点，这也凸显了他新事业可能产生的重大影响。

连锁反应：人工智能领域的竞争格局与战略转变

杨立昆这样极具影响力的人物离职，无疑将在人工智能行业的竞争格局中引发连锁反应。

对Meta而言，这意味着失去一位开创性人才，其长期研究信誉可能受到冲击，尤其是在当前大型语言模型（LLMs）之外的研究领域。

尽管Meta已强化对大型语言模型（LLMs）的投入——例如任命ChatGPT联合创始人赵胜家担任新成立的Meta超级智能实验室的首席科学家，并收购ScaleAI的部分股权——但杨立昆的离职可能引发“人才流失”：若其他认同其理念的研究人员选择追随他或另寻出路，Meta可能需要进一步加大对大型语言模型（LLMs）战略的投入，或者反过来重新评估其研究重点，以避免错失通往高级人工智能的其他可能路径。

另一方面，杨立昆的新初创公司聚焦高级机器智能（AMI），可能会吸引那些对大型语言模型（LLMs）范式失望的人才和投资。致力于探索具身智能、世界模型和稳健推理系统的企业及研究人员，有望从他的项目所带来的认可和潜在突破中受益。

尽管Meta表示将成为其新公司的合作伙伴，体现了对高级机器智能（AMI）长期目标的“持续关注与支持”，但竞争态势已十分明确：一位行业巨头领衔的新玩家即将加入基础人工智能的角逐，这可能会打破当前由谷歌、微软、OpenAI等聚焦大型语言模型（LLMs）的科技巨头主导的市场格局。

如果杨立昆的高级机器智能（ AMI ）方案取得成功，可能会对基于大型语言模型（ LLMs ）的现有产品和服务构成挑战，推动整个行业向更稳健、更多元化的人工智能系统发展，为这些替代范式的早期采用者创造新的战略优势。

更广阔的图景：重塑人工智能发展叙事

杨立昆即将离职并创办新公司，这在更广阔的人工智能领域中具有里程碑意义，凸显了通用人工智能探索过程中的关键分歧。

这一事件引出了一个核心争议：通往人类级智能的道路，主要是通过扩大大型语言模型（LLMs）的规模，还是需要一种完全不同的架构方案——聚焦具身智能、世界模型和稳健推理？杨立昆的选择坚定地站在了后者一边，这表明研究界中相当一部分人认为，当前的大型语言模型（LLMs）虽令人印象深刻，但不足以实现能够理解并与物理世界交互的真正智能。

这一发展趋势契合了人工智能行业内部人才流动和理念转变的大背景：顶尖研究人员正日益有能力追求自己的愿景，有时甚至会跳出大型企业实验室的框架。这也引发了人们对研究碎片化的担忧——大量资源可能被投入到平行且独立的研究路径中，而非集中力量协同攻关。

然而，这也为多元研究方法的发展提供了机遇，有望从意想不到的方向加速技术突破。这让人联想到人工智能历史上的多个重要里程碑：从符号主义人工智能到联结主义的转变，或是近期的深度学习革命，每一次变革都伴随着激烈的学术争论和人才重组。杨立昆的决定或许将成为又一个转折点，推动行业突破当前大型语言模型（LLMs）的边界，认真投入研发那些优先考虑理解能力、推理能力和现实世界交互能力而非单纯语言熟练度的架构。

前路展望：开启下一代智能的序幕

杨立昆离职后的近期，其备受瞩目的高级机器智能（AMI）初创公司的启动和初期运营将成为焦点。

短期内，预计会有关于核心团队招聘、初步研究方向的公告，或许还会展示其联合嵌入预测架构（JEPA）愿景背后的基础原理原型。其研究重点可能会放在构建能够通过观察学习、形成世界内部表征，并完成当前大型语言模型（LLMs）难以实现的基础推理和规划任务的系统上。

从长远来看，若杨立昆的高级机器智能（AMI）方案取得成功，可能会催生出远超当前大型语言模型（LLMs）能力范围的革命性应用。

试想，能够真正理解复杂物理环境、在全新场景中进行推理、自主执行复杂任务，甚至通过提出假设和设计实验为科学发现做出贡献的人工智能系统，其应用前景不可限量。即将出现的潜在应用场景包括更稳健的机器人技术、先进的科学模拟、能够理解语境和意图的真正智能个人助理，以及能够在非结构化环境中解决复杂问题的人工智能代理。

然而，该方案仍面临诸多重大挑战：筹集巨额资金、吸引世界级团队，以及最重要的——证明高级机器智能（AMI）能够有效扩展并适配现实世界的复杂性。

专家预测，杨立昆的项目将引发新一轮对替代人工智能架构的研究热潮，可能会与以大型语言模型（ LLMs ）为主导的现有格局形成良性竞争，最终推动人工智能的能力边界不断拓展。

新篇章：重新定义人工智能的追求

2025年底杨立昆即将离开Meta，这标志着人工智能发展史上的一个决定性时刻——这不仅是领导层的变动，更可能是高级机器智能研究方向的范式转移。

核心启示显而易见：这位行业巨擘正大胆挑战当前的大型语言模型（LLMs）正统地位，倡导一条以世界模型、推理能力和具身智能为核心的发展路径。

这一举措无疑将迫使Meta严格评估其长期人工智能战略，即便该公司仍在继续大力投资大型语言模型（LLMs）。

这一发展在人工智能史上的意义不言而喻。它标志着行业发展的关键十字路口——行业必须正视当前发展路径的局限性，并认真探索实现真正通用、稳健人工智能的替代方案。

杨立昆聚焦高级机器智能（AMI）的新事业，将成为这些替代方案的重要试验场，有望实现那些以大型语言模型（LLMs）为核心的研究未能达成的突破。在未来数周和数月内，人工智能界将密切关注杨立昆新公司的动态，期待见证其愿景的初步成果。

与此同时，Meta在大型语言模型（LLMs）领域的持续进展也将受到密切审视，观察其如何应对这一学术挑战。这两条截然不同路径之间的相互作用，无疑将在未来数年塑造人工智能的发展格局。

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