没想到，自 2012 年 AlexNet 开启的深度学习革命已经过去了 12 年。
机器如何能像人类和动物一样高效地学习？机器如何学习世界运作方式并获得常识？机器如何学习推理和规划……
脑机接口最新进展登上Nature子刊，深度学习三巨头之一的LeCun都来转发。
前不久，图灵奖得主Yann Lecun在Lex Fridman的播客中讲道：机器人行业的兴起已经等待了 10、20 年，而这个行业的发展要寄希望于AI的进步。
在人工智能领域，很少有像 Yann LeCun 这样的学者，在 65 岁的年龄还能高度活跃于社交媒体。
在 2024 世界经济论坛的一次会谈中，图灵奖得主 Yann LeCun 提出用来处理视频的模型应该学会在抽象的表征空间中进行预测，而不是具体的像素空间 [1]。借助文本信息的多模态视频表征学习可抽取利于视频理解或内容生成的特征，
Sora 的发布让整个 AI 领域为之狂欢，但 LeCun 是个例外。
最近几天，Sora 成为了全世界关注的焦点。与之相关的一切，都被放大到极致。
扩散模型，迎来了一项重大新应用——像Sora生成视频一样，给神经网络生成参数，直接打入了AI的底层！
去年年底，谷歌 Gemini 震撼了业界，它是谷歌「最大、最有能力和最通用」的 AI 系统，号称第一个原生多模态大模型，能力超越 GPT-4，也被认为是谷歌反击微软和 OpenAI 的强大工具。
