注：本文源自國外媒體報道，遠鑒智庫（

YJTank.com

RW

機器人世界

編譯報道。

楊立昆（

Yann LeCun

），于

1960

年出生于法國巴黎附近，擔任

Facebook

首席人工智能科學家和紐約大學教授，

2018

年圖靈獎（

Turing Award

）得主。

楊立昆為卷積神經網絡和圖像識別領域做出了重要貢獻，以手寫字體識別、圖像壓縮和人工智能硬件等主題發表過

190

多份論文，研發了很多關于深度學習的項目，并且擁有

14

項相關的美國專利。

2021

8

1

日，出版圖書《科學之路：人，機器與未來》。

[2]2025

8

月，

Yann LeCun

最新的個人紀錄片上線。

2025

11

月，獲得

2025

年伊麗莎白女王工程獎。

11

11

日，據媒體報道，楊立昆計劃從

Meta

離職，并創辦自己的公司。

當地時間

11

19

Meta

首席

AI

科學家、深度學習泰斗楊立昆宣布計劃年底離職，創辦一家新的

AI

初創公司。

Meta

不僅不會與他

反目

，反而計劃與他的新公司展開合作。

人工智能領域正迎來一場重大變革——現代人工智能的奠基人之一、Meta首席AI科學家楊立昆（YannLeCun）將于2025年底離開這家科技巨頭。在Meta（及前身Facebook）任職的12年間，他創立了Facebook人工智能研究院（FAIR），成就卓著。

此次即將到來的離職不僅對Meta而言是關鍵節點，更將影響整個人工智能界。

楊立昆一直嚴厲批評當前行業對大型語言模型（LLMs）的過度追捧，他將離職創辦自己的初創公司，致力于研發高級機器智能（AMI），這標志著人工智能發展軌跡可能出現重大分歧。

楊立昆的這一舉措絕非單純的人事變動，更是對人工智能研究主流范式的大膽挑戰。

據報道，他的決定源于與行業主流方向的根本分歧——當前行業高度聚焦大型語言模型（LLMs），但他認為這類模型“存在本質局限性”，無法實現真正的人類級智能。相反，他倡導聯合嵌入預測架構（JEPA）等替代方案，旨在打造能夠理解物理世界、具備持久記憶、并能執行復雜推理與規劃的人工智能系統。

這一備受關注的離職事件凸顯了人工智能界內部關于通用人工智能（AGI）最優發展路徑的爭議日益激烈，也反映出這一變革性技術前沿領域對富有遠見卓識人才的激烈爭奪。

架構師的新藍圖：挑戰大型語言模型（LLMs）正統地位

楊立昆在Meta（及此前的Facebook）留下了深遠影響，其核心貢獻在于卷積神經網絡（CNNs）的基礎性研究——這一技術徹底革新了計算機視覺領域，為深度學習革命奠定了重要基礎。2013年，他出任FAIR首任院長，隨后擔任Meta首席AI科學家，在塑造公司人工智能戰略、培育開放研究環境方面發揮了關鍵作用。

然而，他此次離職的核心原因，是與Meta及整個行業日益向大型語言模型（LLMs）傾斜的發展方向在理念和技術層面產生了深刻分歧。

楊立昆始終對大型語言模型（LLMs）持懷疑態度。他認為，盡管這類模型在語言生成與理解方面表現強大，但缺乏真正的推理能力、規劃能力，也無法從本質上理解物理世界。他將大型語言模型（LLMs）比作“隨機鸚鵡”，指出它們擅長模式匹配，卻遠未達到真正的智能水平。

LLLMs模型無法分析重點

楊立昆提出的替代方案——聯合嵌入預測架構（JEPA），旨在讓人工智能系統通過觀察和預測世界來學習，就像人類和動物那樣，而非僅僅依賴文本數據。他的新初創公司將聚焦高級機器智能（AMI），研發能夠構建現實內部模型、推理因果關系，并以穩健且通用的方式規劃行動序列的系統。

JEPA模型

這一愿景與當前以大型語言模型（LLMs）為核心的研究路徑形成鮮明對比——后者嚴重依賴海量文本和代碼數據集。這意味著人工智能的學習方式及其與環境的交互模式需要被徹底重新審視。

人工智能研究界的初步反應顯示，盡管認可大型語言模型（ LLMs ）的實用價值，但不少人也認同楊立昆關于其在實現通用人工智能（ AGI ）方面存在局限性的觀點，這也凸顯了他新事業可能產生的重大影響。

連鎖反應：人工智能領域的競爭格局與戰略轉變

楊立昆這樣極具影響力的人物離職，無疑將在人工智能行業的競爭格局中引發連鎖反應。

對Meta而言，這意味著失去一位開創性人才，其長期研究信譽可能受到沖擊，尤其是在當前大型語言模型（LLMs）之外的研究領域。

盡管Meta已強化對大型語言模型（LLMs）的投入——例如任命ChatGPT聯合創始人趙勝家擔任新成立的Meta超級智能實驗室的首席科學家，并收購ScaleAI的部分股權——但楊立昆的離職可能引發“人才流失”：若其他認同其理念的研究人員選擇追隨他或另尋出路，Meta可能需要進一步加大對大型語言模型（LLMs）戰略的投入，或者反過來重新評估其研究重點，以避免錯失通往高級人工智能的其他可能路徑。

另一方面，楊立昆的新初創公司聚焦高級機器智能（AMI），可能會吸引那些對大型語言模型（LLMs）范式失望的人才和投資。致力于探索具身智能、世界模型和穩健推理系統的企業及研究人員，有望從他的項目所帶來的認可和潛在突破中受益。

盡管Meta表示將成為其新公司的合作伙伴，體現了對高級機器智能（AMI）長期目標的“持續關注與支持”，但競爭態勢已十分明確：一位行業巨頭領銜的新玩家即將加入基礎人工智能的角逐，這可能會打破當前由谷歌、微軟、OpenAI等聚焦大型語言模型（LLMs）的科技巨頭主導的市場格局。

如果楊立昆的高級機器智能（ AMI ）方案取得成功，可能會對基于大型語言模型（ LLMs ）的現有產品和服務構成挑戰，推動整個行業向更穩健、更多元化的人工智能系統發展，為這些替代范式的早期采用者創造新的戰略優勢。

更廣闊的圖景：重塑人工智能發展敘事

楊立昆即將離職并創辦新公司，這在更廣闊的人工智能領域中具有里程碑意義，凸顯了通用人工智能探索過程中的關鍵分歧。

這一事件引出了一個核心爭議：通往人類級智能的道路，主要是通過擴大大型語言模型（LLMs）的規模，還是需要一種完全不同的架構方案——聚焦具身智能、世界模型和穩健推理？楊立昆的選擇堅定地站在了后者一邊，這表明研究界中相當一部分人認為，當前的大型語言模型（LLMs）雖令人印象深刻，但不足以實現能夠理解并與物理世界交互的真正智能。

這一發展趨勢契合了人工智能行業內部人才流動和理念轉變的大背景：頂尖研究人員正日益有能力追求自己的愿景，有時甚至會跳出大型企業實驗室的框架。這也引發了人們對研究碎片化的擔憂——大量資源可能被投入到平行且獨立的研究路徑中，而非集中力量協同攻關。

然而，這也為多元研究方法的發展提供了機遇，有望從意想不到的方向加速技術突破。這讓人聯想到人工智能歷史上的多個重要里程碑：從符號主義人工智能到聯結主義的轉變，或是近期的深度學習革命，每一次變革都伴隨著激烈的學術爭論和人才重組。楊立昆的決定或許將成為又一個轉折點，推動行業突破當前大型語言模型（LLMs）的邊界，認真投入研發那些優先考慮理解能力、推理能力和現實世界交互能力而非單純語言熟練度的架構。

前路展望：開啟下一代智能的序幕

楊立昆離職后的近期，其備受矚目的高級機器智能（AMI）初創公司的啟動和初期運營將成為焦點。

短期內，預計會有關于核心團隊招聘、初步研究方向的公告，或許還會展示其聯合嵌入預測架構（JEPA）愿景背后的基礎原理原型。其研究重點可能會放在構建能夠通過觀察學習、形成世界內部表征，并完成當前大型語言模型（LLMs）難以實現的基礎推理和規劃任務的系統上。

從長遠來看，若楊立昆的高級機器智能（AMI）方案取得成功，可能會催生出遠超當前大型語言模型（LLMs）能力范圍的革命性應用。

試想，能夠真正理解復雜物理環境、在全新場景中進行推理、自主執行復雜任務，甚至通過提出假設和設計實驗為科學發現做出貢獻的人工智能系統，其應用前景不可限量。即將出現的潛在應用場景包括更穩健的機器人技術、先進的科學模擬、能夠理解語境和意圖的真正智能個人助理，以及能夠在非結構化環境中解決復雜問題的人工智能代理。

然而，該方案仍面臨諸多重大挑戰：籌集巨額資金、吸引世界級團隊，以及最重要的——證明高級機器智能（AMI）能夠有效擴展并適配現實世界的復雜性。

專家預測，楊立昆的項目將引發新一輪對替代人工智能架構的研究熱潮，可能會與以大型語言模型（ LLMs ）為主導的現有格局形成良性競爭，最終推動人工智能的能力邊界不斷拓展。

新篇章：重新定義人工智能的追求

2025年底楊立昆即將離開Meta，這標志著人工智能發展史上的一個決定性時刻——這不僅是領導層的變動，更可能是高級機器智能研究方向的范式轉移。

核心啟示顯而易見：這位行業巨擘正大膽挑戰當前的大型語言模型（LLMs）正統地位，倡導一條以世界模型、推理能力和具身智能為核心的發展路徑。

這一舉措無疑將迫使Meta嚴格評估其長期人工智能戰略，即便該公司仍在繼續大力投資大型語言模型（LLMs）。

這一發展在人工智能史上的意義不言而喻。它標志著行業發展的關鍵十字路口——行業必須正視當前發展路徑的局限性，并認真探索實現真正通用、穩健人工智能的替代方案。

楊立昆聚焦高級機器智能（AMI）的新事業，將成為這些替代方案的重要試驗場，有望實現那些以大型語言模型（LLMs）為核心的研究未能達成的突破。在未來數周和數月內，人工智能界將密切關注楊立昆新公司的動態，期待見證其愿景的初步成果。

與此同時，Meta在大型語言模型（LLMs）領域的持續進展也將受到密切審視，觀察其如何應對這一學術挑戰。這兩條截然不同路徑之間的相互作用，無疑將在未來數年塑造人工智能的發展格局。

本文為「遠鑒智庫·機器人世界RobotWorld研究室」原創稿件，未經授權，請勿轉載。

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