北京
图灵奖获得者、AI研究员Yann LeCun多年来一直主张，至少在当前形式下，大语言模型（LLM）不会带来真正智能的机器。现在他已经筹集到超过10亿美元来尝试一种不同的方法。
先进机器智能（AMI-Advanced Machine Intelligence）是这位前Meta首席AI科学家创立的初创公司，该公司周二宣布在种子轮融资中筹集了10.3亿美元。此轮融资使公司在投资前估值达到35亿美元，位列AI研究初创公司最大的早期融资轮次之一。此轮融资由国泰创新、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital和Bezos Expeditions共同领投，众多风险投资公司和技术投资者参与其中。
这笔资金将支持公司开发围绕推理、规划和所谓的"世界模型"构建的AI系统，这是LeCun推崇的一种AI研究方向，作为当今主导的LLM方法的替代方案。
"我们正在通过构建新一代AI系统来实现下一次AI革命，这些系统（1）理解现实世界，（2）具有持久记忆，（3）能够推理和规划，（4）可控且安全。" AMI在其网站上声明。
LeCun在领导Facebook AI研究十多年后于2025年11月离开Meta，他曾表示预测模型不会通向通用人工智能。虽然大型语言模型在编码和摘要等领域展现了强大性能，但LeCun一直批评它们缺乏理解物理世界和在其中规划行动的能力。AMI旨在改变这一点。
该公司正在开发能够学习真实世界环境结构化表示并预测这些环境随时间如何演进的系统。理论上，这些模型可以让机器推理其行动的后果并规划行为序列，研究人员认为这是机器人和其他复杂应用所必需的能力。
目前，这家初创公司团队规模较小，但已经吸引了一群来自主要AI实验室的研究人员和高管。前Meta工程师、医疗AI公司Nabla创始人Alex LeBrun担任CEO。LeCun任董事长，并继续担任纽约大学教授。
Yann LeCun："是时候超越捷径，致力于基础解决方案了。世界模型学习真实世界数据的抽象表示，忽略不可预测的细节，并在表示空间中进行预测。" LeBrun在宣布种子轮融资的帖子中写道："行动条件化的世界模型允许代理系统预测其行动的后果，并在安全护栏的约束下规划行动序列以完成任务。"
LeBrun告诉《纽约时报》，公司最初将像研究实验室一样运作，同时探索其技术的可能应用。该方法部分基于联合嵌入预测架构（JEPA），这是LeCun在2022年（在LLM爆发之前）提出的框架，通过学习数据的抽象表示而非直接生成文本或图像来工作。
公司的目标客户包括运营复杂物理系统的组织，如制造商、航空航天公司、生物医学公司和制药集团。这些行业通常需要能够在动态环境中可靠运行的AI系统，而错误的后果可能很严重。
"AMI将推进AI研究并开发在可靠性、可控性和安全性方面真正重要的应用，特别是对于工业过程控制、自动化、可穿戴设备、机器人技术、医疗保健等领域。" LeBrun说。
机器人技术目前是AI研究的热点领域。该领域的研究人员在构建能够适应控制环境之外不熟悉情况的系统方面一直面临困难。LeCun和他的同事认为，经过训练以理解物理世界结构的模型可以帮助机器人在家庭、工厂或医院等环境中更有效地工作。
AMI的首个公开合作伙伴是LeBrun的公司Nabla，该公司计划探索新模型如何补充医疗保健应用中使用的基于语言的AI系统。
此轮融资也反映了投资者对由知名研究人员领导的AI初创公司的持续热情，尽管一些分析师仍警告可能存在AI投资泡沫。几家其他由大型科技公司前研究人员创立的初创公司近期也筹集了大量资金，往往在发布商业产品之前。
对LeCun来说，AMI代表了一次推动AI研究朝着他认为被生成模型狂热所掩盖的方向发展的尝试。这种方法是否能产生实用系统仍有待观察。但凭借超过10亿美元的支持，AMI现在拥有推进其研究议程的重要资源。
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