Yann LeCun - AI在线

年龄两岁，教龄一年半：婴儿AI训练师登上Science

只用 61 个小时的数据：人们终于证明了，利用当代 AI 工具，实现「真正的语言学习」是可行的。在公开采访中，图灵奖得主 Yann LeCun 多次提到，现在的 AI 模型和人类婴儿相比，学习效率实在是太低了。那么，如果让一个 AI 模型去学习婴儿头戴摄像头拍到的东西，它能学到什么？最近，Science 杂志上的一篇论文进行了初步尝试。研究发现，即使数据有限，AI 模型也能从 10 到 100 个例子中学到单词 - 视觉所指对象之间的映射，而且能够零样本地泛化到新的视觉数据集，并实现多模态对齐。这说明，利用当今的人

Yann LeCun：生成模型不适合处理视频，AI得在抽象空间中进行预测

AI 理解视频不能依靠在像素空间中预测。在互联网文本数据即将枯竭之际，很多 AI 研究者将目光转向了视频。但如何让 AI 理解视频数据成了新的难题。在 2024 世界经济论坛的一次会谈中，图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 被问到了这个问题。他认为，虽然这个问题还没有明确的答案，但适合用来处理视频的模型并不是我们现在大范围应用的生成模型。而且新的模型应该学会在抽象的表征空间中预测，而不是在像素空间中。一起参与讨论的还有斯坦福大学教授、Coursera 联合创始人 Daphne Kolle

2024年，开源AI潜力更大？

开源社区为人工智能发展做了什么？开源（OS）正在驱动生成式 AI 的创新。得益于像 GitHub 和 Hugging Face 等学术研究平台，我们得以见证 AI 技术的蓬勃发展。但值得注意的是，OpenAI、Anthropic 等越来越多的科技公司选择不公开模型的代码和权重。指责大型科技公司闭源的声音从未停止，昨天，前特斯拉 AI 总监，OpenAI 的创始成员 Andrej Karpathy 发了一条推特暗指「闭源」对人才的限制：在人工智能领域，我认为你数不出来 30 个 30 岁以下的闻名者。在公司结构图里，

Yann LeCun发来肯定：腾讯人像照片生成可以随便玩了

AI 帮你成为百变星君。这一次，Yann LeCun 首次跻身「百变大咖」。身穿钢铁侠的衣服、戴着酷酷的墨镜面无表情地注视着你，一身古装在故宫门前打卡留念……就连本人也出来转发并喊话，「左下角这幅文艺复兴时期的画，是我的最爱。」性感女神寡姐身穿紫色巫师服注视着远方，还可以戴着圣诞帽和你对视：身穿太空服的奥特曼看起来萌萌的，把头发染成红色也毫无违和感上述研究便是来自南开大学、腾讯等机构提出 PhotoMaker，这是一种高效的个性化文本到图像生成方法。相关论文《PhotoMaker：Customizing Reali

量子计算凛冬将至，LeCun：现实冷酷，炒作太多

距离技术成熟永远「还差五年」？「量子计算，寒冬将至了？」本周五，AI 先驱 Yann LeCun 的一番言论引发了人们的讨论。这位 AI 领域的著名学者表示，量子计算正在进入一个艰难时刻。与此同时，很多科技领域专家认为，目前的量子计算技术进步很多趋向于炒作，距离实际应用仍然很遥远。对此，很多人同样持有悲观态度。让我们看看 IEEE 的这篇文章是怎么说的：量子计算机革命可能比许多人想象的更遥远、更有限。一直以来，量子计算机都被期许为一种能够解决广泛问题的强大工具，可应用的方向包括金融建模、优化物流和加速机器学习。量子

ChatGPT构建离不开PyTorch，LeCun言论引热议，模型厂商不开放权重原来为此

其实，开源、闭源各有其道理，关键看如何抉择。这两天，有关开源的话题又火了起来。有人表示，「没有开源，AI 将一无所有，继续保持 AI 开放。」这个观点得到了很多人的赞同，其中包括图灵奖得主、Meta 首席科学家 Yann LeCun。想象一下，如果工业界的 AI 研究实验室仍然封闭、没有开源代码，并为所有内容申请和执行专利，那么今天的 AI 行业将会变成什么样子？想象一个没有 PyTorch 的世界，并且 Transformer、ResNet、Mask-RCNN、FPN、SAM、DINO、seq2seq、wav2v

2024年AI趋势看这张图，LeCun：开源大模型要超越闭源

能感受到其中的趋势吗？2023 年即将过去。一年以来，各式各样的大模型争相发布。当 OpenAI 和谷歌等科技巨头正在角逐时，另一方「势力」悄然崛起 —— 开源。开源模型受到的质疑一向不少。它们是否能像专有模型一样优秀？是否能够媲美专有模型的性能？迄今为止，我们一直还只能说是某些方面接近。即便如此，开源模型总会给我们带来经验的表现，让我们刮目相看。开源模型的兴起正在改变游戏规则。如 Meta 的 LLaMA 系列以其快速迭代、可定制性和隐私性正受到追捧。这些模型被社区迅速发展，给专有模型带来了强有力的挑战，能够改变

R-CNN作者Ross Girshick离职，何恺明、谢赛宁回归学界，Meta CV走出了多少大神

Yann LeCun 表示：「人才离开 FAIR 是我们的损失，但自己仍为他们感到高兴」。FAIR 又一位大佬级研究科学家「出走了」，这次是 R-CNN 作者 Ross Girshick。近日，Meta 首席科学家 Yann LeCun 发推宣布，Ross Girshick 将离开 FAIR，加入艾伦人工智能研究所（AI2）。此前离职的还有 ResNeXt 一作谢赛宁（加入纽约大学任助理教授）、Georgia Gkioxari（加入 Caltech 任助理教授）等。图源： Ross Girshick 的个人主页，证

比ChatGPT早发两周，被喷下线的Galactica成了LeCun最大的意难平

今天我们提到大型语言模型（LLM），第一个想到的就是 OpenAI 的 ChatGPT。一年来，ChatGPT 因其强大的性能，广泛的应用前景而爆火出圈。但谈到大型语言模型，ChatGPT 并不是第一个。一年前，也就是 OpenAI 发布 ChatGPT 的前两周，Meta 发布了一个名为 Galactica 的试用版模型。作为一个大型语言模型，Galactica 是在大量的论文、参考资料、知识库和许多其他来源的科学语料库上进行训练的，包括超过 4800 万篇论文、教科书和讲义、数百万种化合物和蛋白质知识、科学网站

LeCun、吴恩达等370多人签联名信：严格控制AI是危险的，开放才是解药

这封联名信的名单还在持续更新中。近几日，关于如何监督 AI 的讨论越来越热烈，各位大佬们意见非常不统一。比如图灵奖三巨头 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun 就出现了两种观点。Hinton、Bengio 为一队，他们强烈呼吁加强对 AI 的监管，否则可能引发「AI 灭绝人类」的风险。LeCun 与他们的观点并不相同，他认为 AI 强监管必将带来巨头垄断，结果是只有少数公司控制 AI 的研发。为了表达自己的想法，很多人以签署联名信的方式来传达观点，就拿刚刚过去的几天来说，

图灵奖得主吵起来了，LeCun：Bengio、Hinton等的AI灭绝论是荒谬的

LeCun 表示，绝大多数学术同行都非常支持开放式 AI 研发，但还是有反对者。关于 AI 风险的问题，各路大佬们也是意见不统一。有人带头签署联名信，呼吁 AI 实验室应立即暂停研究，深度学习三巨头 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 等都支持这一观点。就在近几日，Bengio、Hinton 等再发联名信《在快速发展的时代管理人工智能风险》，呼吁在开发 AI 系统之前，研究者应该采取紧急治理措施，将安全和道德实践纳入重点，呼吁各国政府应该采取行动，管理 AI 带来的风险。文中提到了一些紧急治

LeCun又双叒唱衰自回归LLM：GPT-4的推理能力非常有限，有两篇论文为证

「任何认为自动回归式 LLM 已经接近人类水平的 AI，或者仅仅需要扩大规模就能达到人类水平的人，都必须读一读这个。AR-LLM 的推理和规划能力非常有限，要解决这个问题，并不是把它们变大、用更多数据进行训练就能解决的。」一直以来，图灵奖得主 Yann LeCun 就是 LLM 的「质疑者」，而自回归模型是 GPT 系列 LLM 模型所依赖的学习范式。他不止一次公开表达过对自回归和 LLM 的批评，并产出了不少金句，比如：「从现在起 5 年内，没有哪个头脑正常的人会使用自回归模型。」「自回归生成模型弱爆了！（Aut