那问题来了：大型语言模型（LLM）虽然语言能力惊人，但它们在语义压缩方面能做出和人类一样的权衡吗？为探讨这一问题，图灵奖得主LeCun团队，提出了一种全新的信息论框架。该框架通过对比人类与LLM在语义压缩中的策略，揭示了两者在压缩效率与语义保真之间的根本差异：LLM偏向极致的统计压缩，而人类更重细节与语境。
图灵奖大佬向97年小孩哥汇报，这是什么魔幻剧情？小扎砸143亿请来的「数据标注少年」，已荣升Meta首席AI官。一边是小扎上亿美元年薪offer引进新员工，另一边是Meta老将GPU告急不得不熬夜借卡差点头秃。网友们痛呼：太为Meta FAIR的员工难过了……
刚刚，LeCun竟然亲自出镜，重磅讲解了V-JEPA 2！就在外界猜测他已被边缘化之际，这位AI老将用一支视频回应了质疑：要坚定不移做世界模型！这位20年孤勇者押注的方向，是将引领AI的下一个潮流，还是走上了歧路？
就在刚刚，Meta 又有新的动作，推出基于视频训练的世界模型 V-JEPA 2（全称 Video Joint Embedding Predictive Architecture 2）。其能够实现最先进的环境理解与预测能力，并在新环境中完成零样本规划与机器人控制。
活久见，OpenAI和谷歌「世纪握手」，达成合作了！另一边的微软，似乎转头就被抛弃了。另外，小扎也受了刺激，下决心亲自组队50人 ，破釜沉舟斥资150亿收购Scale AI，誓要做出AGI。硅谷变天了。
LLM根本不会思考！LeCun团队新作直接戳破了大模型神话。最新实验揭示了，AI仅在粗糙分类任务表现优秀，却在精细任务中彻底失灵。
面对谷歌、OpenAI等劲敌猛攻及Llama 4翻车、人才流失困境，小扎决定重组Meta GenAI团队，设AI产品、AGI基础和FAIR三大架构。
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！
