最近，Meta 公司首席 AI 科学家、图灵奖得主 LeCun 转发了他在纽约大学的同事 Kyunghyun Cho 的一篇帖子：内容是关于这位教授 2025 学年机器学习研究生课程的教学大纲和讲义。
尽管LLM看似能够进行流畅推理和问题解答，但它们背后的思维链其实只是复杂的统计模式匹配，而非真正的推理能力。AI模型仅仅通过海量数据和经验法则来生成响应，而不是通过深刻的世界模型和逻辑推理来做决策。
「一位顶尖科学家，有数千亿美元的资源，却仍然能把Meta搞砸了！」最近，圈内对LeCun的埋怨和批评，似乎越来越压不住了。有人批评说，Meta之所以溃败，LeCun的教条主义就是罪魁祸首。但LeCun却表示，自己尝试了20年自回归预测，彻底失败了，所以如今才给LLM判死刑！
人类智能并非通用智能。
大家翘首以盼的 Llama 4，用起来为什么那么拉跨？
LeCun谢赛宁等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力，证明其在扩展模型和数据规模后，能媲美甚至超越CLIP。这项研究为无语言监督的视觉预训练开辟新方向，并计划开源模型以推动社区探索。
扩展无语言的视觉表征学习。
如今，美国AI社区许多人已公认：接下来几个月，中国将会出现一波开源AI模型的浪潮！很多业内人士和大V干脆陷入了「冷战2.0」恐慌，呼吁要开放无限的能源、无限的算力和更简单的立法。LeCun则表示，DeepSeek击败美国，其实不过是中国内部竞争的副产品而已。
何恺明LeCun联手：Transformer不要归一化了，论文已入选CVPR2025。
Transformer架构迎来历史性突破！刚刚，何恺明LeCun、清华姚班刘壮联手，用9行代码砍掉了Transformer「标配」归一化层，创造了性能不减反增的奇迹。
