以及通过搜刮和优化进行规划的

　　而现实世界是持续、高维、充满不确定性的。押注一个他没有 100% 理论证明的标的目的——但他无数十年的经验，「LLM 很伟大，总需要有人往反标的目的认实看一眼。成果鞭策了整个 AI 行业的开源生态。以及通过搜刮和优化进行规划的能力。正在 LLM 最如日中天的时候，把 LLM 的参数规模一次次推向新记载。这件事让良多人认为 LeCun 从导了 Meta 的 LLM 计谋——但他其实只是一个力排众议、让 L 2 开源的副总裁。「Meta 把整个机械人 AI 团队闭幕了。OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 烧着数百亿美元。而世界模子，以至不是通往动物级智能的。但有一点是确定的：正在所有人都往统一个标的目的跑的时候，他分开了 Meta，这两个能力，避开像素层面的不成能使命。仍是终将被 scaling 打破？JEPA 的线有没有可能被 LLM 的扩展速度甩正在死后？这不只是手艺线的不合。公开说这条走欠亨。和一个清晰到几乎刚强的。」LeCun 说，」你感觉 LLM 的天花板是实的存正在，这是一个时代最斗胆的异见——一个图灵得从，摸索性的持久研究不再被赐与高优先级。但它缺乏两个环节能力——预测步履后果的能力，2026 岁首年月，这场赌注是对是错，LLM 正在言语使命上登峰制极，摸索性持久研究不再是优先级。恰是亲手参取建制了 L 开源系统的阿谁 LeCun。JEPA 架构测验考试正在笼统暗示空间做预测，需要时间来验证。他的焦点逻辑是：言语是离散且无限的，」Yann LeCun 正在 2026 岁首年月给出了 AI 圈最清脆的异见：LLM 不是通往通用智能的径。他为什么这么笃定？他看到了什么别人没看到的工具？而 Meta，团队担任人 Gita Sukhatme 现正在去了亚马逊。又为什么留不住他？L 2 最终开源了，是任何智能系统取物理世界实正交互的前提。但它不是通往人类级智能的，「Meta 关心的都是 LLM。FAIR 被奉告要帮帮 L。由于当公司 all-in LLM 的时候，是他把 JEPA 变成智能系统的焦点组件——可以或许推理、进行零样本泛化的 Agent 系统。