<div id="meta_content"><span style="text-align: justify">LeCun 离开 Meta 后，直接掀桌了。</span></div>
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<p>刚刚，这位图灵奖得主、Meta 前首席科学家一离职，便回头投下了重磅炸弹！</p>
<p>先是曝出 Meta 的 Llama 4 刷榜黑料：</p>
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<p>Llama 4 测试「被做了点手脚」，团队在不同基准上用不同模型，只为了拿到更好成绩。</p>
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<p>紧接着，他又把矛头对准自己原上司：28 岁的 Alexandr Wang。</p>
<p>他是扎克伯格 140 亿美元重点押注超级智能的核心人物。</p>
<p>Meta 曾向 Scale AI 投资 140 亿美元，并将其创始人 Alexandr Wang 挖来领导「超级智能实验室」。</p>
<p>但 LeCun 对他的评价，几乎相当于当众拆台：「他没有研究经验，也不知道如何进行研究。」</p>
<p>他认为 Alexandr Wang 并不真正理解科研，不知道科研人员「喜欢什么、不喜欢什么」，因此预言 Meta AI 将会有更多员工离职。</p>
<h2>炮轰 28 岁上司 ，预言新一轮离职潮</h2>
<p>扎克伯格之所以重金引入 Alexandr Wang 等人组建「超级智能实验室」，是因为被逼急了。</p>
<p>ChatGPT 引爆浪潮后，也让 Meta 陷入了一场手忙脚乱的应对。</p>
<p>扎克伯格决定把筹码押在 Llama 大模型上，并重组组织架构，成立生成式 AI（GenAI）部门，要求加速把研究变为产品。</p>
<p>在这个过程中 LeCun 坚持开源，让 Llama 2 以「开放权重」成为开源大模型的标杆，甚至被他称为「分水岭」。</p>
<p>扎克伯格决定给 GenAI 更大压力，认为要加速 AI 的开发与部署，如果按照原有的方法搞，很可能就会落后。</p>
<p>特别是在去年 4 月，当 Llama 4 翻车，公司还被指控「刷榜」，扎克伯格的情绪彻底炸裂。</p>
<p>LeCun 称「马克非常沮丧，基本上对所有参与此事的人都失去了信心……所以基本上把整个 GenAI 组织边缘化了。」</p>
<p>于是，Alexandr Wang 被推到台前，成了 Meta 新 AI 赌注的领军者。</p>
<p>可 LeCun 对这位年轻上司的不足却直言不讳：认为他年轻、缺乏经验。</p>
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<p>他学得很快，知道自己不知道什么……但他没有科研经验，不知道如何进行科研，也不知道科研人员会喜欢什么或不喜欢什么。</p>
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<p>当被问起怎么会接受自己的上级突然变成一个 28 岁的人时，LeCun 表示他习惯和年轻人共事。</p>
<p>当时 Facebook 的工程师平均年龄 27 岁，他的年龄是他们的两倍。</p>
<p>但他同时也提到 Alexandr Wang 并没有指挥自己做事：</p>
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<p>你不能告诉研究人员该怎么做。你当然不能告诉像我这样的研究人员该怎么做。</p>
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<p>意思很明显：研究这件事，不是组织架构图上的任命所能够命令和约束的，而且外行不能指导内行。</p>
<h2>Llama 4 风波 一次基准测试引爆组织内斗</h2>
<p>2025 年 4 月发布的 Llama 4 翻车后，Meta 被指控操纵基准测试成绩。</p>
<p>这次是 LeCun 首次站出来实锤外界以往的猜测，他指出团队为了美化数据，对基准测试结果进行了「捏造（Fudged）」，「篡改」了部分测试结果。</p>
<p>他还特意指出，在不同基准上用了不同模型，以获得更好成绩。</p>
<p>对扎克伯格来说，这比一次技术失败更难接受。</p>
<p>这一丑闻也直接导致他对原 AI 团队失去信心，转而重金挖角，开始组建超级智能实验室团队。</p>
<p>Meta 开始在人才争夺战里下重注，甚至还因为试图用 1 亿美元签约奖金挖人上过头条。</p>
<p>激进的人才战略，也导致了整个 GenAI 组织被边缘化，以及新旧团队、研究与产品、开源与商业之间的结构性摩擦。</p>
<p>由此，也带来了 Meta 内部一波波的离职潮和裁员潮。</p>
<h2>路线之争 LeCun 坚持 LLM 是条「死路」</h2>
<p>真正让 LeCun 最难忍受的，并不是他口中「不懂管理的上级」，或者是刷榜事件，而是他认为 Meta 正在集体沉迷于一条错误的方向！</p>
<p>LeCun 直言，那批公司为了冲刺新一轮「超级智能」而招来的人「完全被大语言模型洗脑了（completely LLM-pilled）」。</p>
<p>虽然，扎克伯格仍然支持他对 AI 未来的看法，但公司的大规模招聘主要集中在 LLM 开发上。</p>
<p>但 LeCun 的立场是：LLM 虽然有用，但从根源上受限，语言本身就是束缚。</p>
<p>要实现人类水平智能，必须理解物理世界的运作方式。</p>
<p>因此，他才会抛出那个让所有大模型路线的追随者们感到「刺耳」的观点：</p>
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<p>我确信 Meta 公司里很多人，包括 Alex 在内，都不希望我告诉世人，LLM 在超级智能领域基本上是一条死路。</p>
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<p>然后他拒绝为此妥协：</p>
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<p>我不会因为某些人认为我错了就改变我的想法。我没错。作为一名科学家，我的职业操守不允许我这样做。</p>
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<p>在一家公司里，你可以跟同事、上司甚至老板争论。</p>
<p>但如果公开挑战组织方向，站出来说「这条路基本是死路」，你就会变成一个天然的异类。</p>
<p>这正像 LeCun 自己所承认的那样：留下来在「政治上」变得很难。</p>
<p>他在 Meta 的位置，已经不再适合继续做他想做的研究。</p>
<p>离开是不可避免的结局。</p>
<h2>世界模型下一代新范式</h2>
<p>LeCun 的新公司叫 Advanced Machine Intelligence Labs（AMI Labs），专注于用世界模型实现 ASI。</p>
<section><strong>V-JEPA 世界模型给 AI 装个「脑内物理沙盒」</strong></section>
<p>LeCun 想做的 V-JEPA 世界模型，可以理解为：让 AI 不是只会「说得像」，而是能在脑子里搭一个粗粒度的世界模拟器——看见一段视频后，知道哪些东西是物体、它们怎么动、接下来可能发生什么，甚至为行动做准备。</p>
<section><strong>JEPA 的关键不抠像素细节，预测「抽象状态」</strong></section>
<p>传统生成式训练常逼模型还原每个像素/词。</p>
<p>JEPA 的思路更「务实」：把世界压缩成一串表示（embedding），训练目标是从可见的上下文去预测被遮住部分的表示，而不是把遮住的区域逐像素画回去。</p>
<p>I-JEPA 论文把这称为 non-generative 的自监督学习路径。</p>
<section><strong>V-JEPA 把 JEPA 从图片升级到视频 学「运动规律」</strong></section>
<p>V-JEPA 就是视频版 JEPA：把视频切成时空块，遮住一部分，让模型用剩下的内容去预测「被遮住那块在表示空间里应该长什么样」。</p>
<p>直觉上，它更容易学到「谁在动、怎么动、动的规则」，而不是纠结纹理噪点。</p>
<section><strong>V-JEPA 2 从「看懂」走向「能规划」</strong></section>
<p>V-JEPA 2 的路线很明确：</p>
<p>先用超过 100 万小时互联网视频做大规模自监督预训练；</p>
<p>再用少量机器人交互轨迹，让模型学会「如果我这么做（动作），世界会怎么变」，从而更接近可用于预测与规划的世界模型。</p>
<section><strong>AMI Labs 需攻坚的难点</strong></section>
<p>想做好世界模型，有三大难点：</p>
<p>其一是长时程预测，越往后未来分叉越多。</p>
<p>其二是不确定性，同一个场景可能有多种合理下一步。</p>
<p>其三是从表征到行动，学到「状态」还要能服务决策与控制。</p>
<p>而 AMI Labs，正是 LeCun 为了攻克世界模型的难题而成立。</p>
<h2>LeCun 的新计划</h2>
<p>去年 11 月，当媒体曝出 LeCun 即将离职 Meta，开启新创业计划的消息后，他的日程表就一直处在疯狂状态。</p>
<p>他直言，这个决定使自己的日程表被迫加速了，居于日程表核心位置的，就是去做他口中更接近下一代 AI 的东西：世界模型（world model）。</p>
<p>LeCun 的新创公司 AMI Labs 总部位于巴黎。</p>
<p>据 LeCun 称，马克龙还向他发了一条 WhatsApp，暗示对他的新创业计划会与法国保持紧密联系感到高兴。</p>
<p>AMI Labs 将由法国医疗 AI 初创公司 Nabla 的联合创始人兼 CEO Alex LeBrun 领导，LeCun 担任执行主席。</p>
<p>提到这样的安排，LeCun 坦诚表示自己当不了 CEO：</p>
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<p>我是科学家，我挺擅长判断什么技术行得通、什么行不通。但我当不了 CEO，一方面我太不擅长组织管理了，另一方面我也太老了！</p>
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<p>这种安排可以让他像在 Meta 时那样，保有做研究的自由。</p>
<p>在 LeCun 对技术的描述中，有一个特别的观点：</p>
<p>他认为模型依赖「情绪」，也就是过往经历与评价来引导预测，这非常像是把「人的本能」装进机器：</p>
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<p>如果我掐你一下，你会感觉到疼……下一次当我把胳膊靠近你时，你会往后缩。这就是你的预测，而它唤起的情绪是恐惧，或者说对疼痛的回避。</p>
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<p>LeCun 还给出了他所计划打造的「世界模型」的时间表：</p>
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<p>预计 12 个月内将推出具备初步物理直觉的「婴儿级」模型。几年内会在更大规模上出现。</p>
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<p>LeCun 认为它还不是超级智能，也许还存在没看到的障碍，但它至少还有希望是一条通往超级智能的路径。</p>
<p>提到对未来的愿景，LeCun 直言希望为世界留下更多智能。</p>
<p>「这才是我们应该拥有更多的东西……我们饱受愚蠢之苦。」</p>
<h2>LeCun 的智能之路</h2>
<p>生于 1960 的 LeCun 自幼在巴黎郊区长大。</p>
<p>从小的他就着迷于一个问题：人类智能到底是怎么出现的。</p>
<p>在他八岁的时候，看了电影《2001：太空漫游》，整个人被深深震撼，这促使他走上了探索人工智能之路。</p>
<p>LeCun 的「顿悟时刻」发生在 1980 年代。</p>
<p>他在一本书中读到了语言学家 Noam Chomsky 与心理学家 Jean Piaget 之间关于「先天与后天」的争论。</p>
<p>其中，Chomsky 认为人类有天生的语言能力，而 Piaget 则认为确实存在某种结构，但大部分是后天学来的。</p>
<p>LeCun 并不认同 Chomsky 的说法，在他看来，我们什么都是学来的，而且他认为所谓智能主要就是关于学习。</p>
<p>当时关于 AI 和神经网络（neural networks）的研究几乎是一片空白，但 LeCun 还是去找同样在研究神经网络的人，并与当时担任卡内基梅隆大学的教员 Geoffrey Hinton 成为智识上的「灵魂伴侣」。</p>
<p>后来，LeCun 去多伦多大学加入 Hinton 的团队做博士后研究。</p>
<p>两人再加上 Yoshua Bengio，共同为深度学习和现代 AI 奠定了基础，并于 2018 年获得计算机科学界最负盛名的图灵奖。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/4b08df4e-c684-461b-9854-e533019e6391.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1366" height="842" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/4b08df4e-c684-461b-9854-e533019e6391.png"/></p>
<p>LeCun 是许多重要早期 AI 技术背后的大脑。</p>
<p>20 世纪 80 年代末到 90 年代，他在新泽西的 AT&amp;T 贝尔实验室（Bell Labs）做研究，并在那里开发了卷积神经网络（convolutional neural networks），这种架构用于图像识别技术。</p>
<p>他还把它做进一个系统里，银行曾广泛用它来识别支票。</p>
<p>这项研究的想法他在多伦多时就已经有了，但之所以能在现实世界落地，是因为贝尔实验室有近乎无限的资金，以及最前沿的技术条件。</p>
<p>LeCun 讲起他刚加入时老板 Larry Jackel 对他说过的话：</p>
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<p>在贝尔实验室，你不会因为省钱而出名。</p>
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<p>结束了贝尔实验室的狂欢后，LeCun 回到学界，在纽约大学（NYU）启动了一个研究神经网络的新项目。</p>
<p>到 2013 年，深度学习已经明显会成功，谷歌刚刚启动 Google Brain，一年后又收购了英国 AI 实验室 DeepMind。</p>
<p>正是那个时候，扎克伯格打来电话，他想在 Facebook 建一个 AI 团队，为了挖 LeCun，甚至邀请他去加州家里吃晚饭。</p>
<p>LeCun 同意加入，但提出了三个条件：他不必辞掉 NYU 的工作，不搬去加州，新实验室的研究成果必须对外公开发布。</p>
<p>扎克伯格都答应了，于是 LeCun 加入了 Facebook，建立一个专注基础研究的全新 AI 研究实验室 Facebook Artificial Intelligence Research（FAIR）。</p>
<p>本文来源：新智元</p>
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