LeCun主张绕开LLM转向人类级AI
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LeCun主张绕开LLM转向人类级AI
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AI 综述
Yann LeCun 在 CoRL 展示的幻灯片中提出，面向人类级 AI 不应继续沿用大语言模型（LLM）和生成式模型路线，而应转向联合嵌入架构。 他主张以能量模型和正则化方法替代概率模型与对比方法，并用模型预测控制取代强化学习；仅当规划未达到预期时，才用强化学习调整世界模型或 critic。这是一套技术路线建议，并非已验证的系统方案。
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最新进展11月15日 21:13
LeCun 在 CoRL 放话：追求人类级 AI，别再沿用 LLM 路线报道时间线
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11月15日
- AGI HuntLeCun 在 CoRL 放话：追求人类级 AI，别再沿用 LLM 路线
LeCun 在 CoRL 展示幻灯片中提出，面向人类级 AI 应放弃 LLM 与生成式模型路线，转向联合嵌入架构。他主张放弃概率模型和对比方法，改用能量模型与正则化方法，并以模型预测控制替代强化学习，仅在规划未达预期时用 RL 调整世界模型或 critic。
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