<div id="meta_content"><span style="text-align: justify">LeCun 離開 Meta 後，直接掀桌了。</span></div>
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<p>剛剛，這位圖靈獎得主、Meta 前首席科學家一離職，便回頭投下了重磅炸彈！</p>
<p>先是曝出 Meta 的 Llama 4 刷榜黑料：</p>
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<p>Llama 4 測試「被做了點手腳」，團隊在不同基準上用不同模型，只為了拿到更好成績。</p>
</section>
<p>緊接着，他又把矛頭對準自己原上司：28 歲的 Alexandr Wang。</p>
<p>他是扎克伯格 140 億美元重點押注超級智能的核心人物。</p>
<p>Meta 曾向 Scale AI 投資 140 億美元，並將其創始人 Alexandr Wang 挖來領導「超級智能實驗室」。</p>
<p>但 LeCun 對他的評價，幾乎相當於當眾拆台：「他沒有研究經驗，也不知道如何進行研究。」</p>
<p>他認為 Alexandr Wang 並不真正理解科研，不知道科研人員「喜歡什麼、不喜歡什麼」，因此預言 Meta AI 將會有更多員工離職。</p>
<h2>炮轟 28 歲上司 ，預言新一輪離職潮</h2>
<p>扎克伯格之所以重金引入 Alexandr Wang 等人組建「超級智能實驗室」，是因為被逼急了。</p>
<p>ChatGPT 引爆浪潮後，也讓 Meta 陷入了一場手忙腳亂的應對。</p>
<p>扎克伯格決定把籌碼押在 Llama 大模型上，並重組組織架構，成立生成式 AI（GenAI）部門，要求加速把研究變為產品。</p>
<p>在這個過程中 LeCun 堅持開源，讓 Llama 2 以「開放權重」成為開源大模型的標杆，甚至被他稱為「分水嶺」。</p>
<p>扎克伯格決定給 GenAI 更大壓力，認為要加速 AI 的開發與部署，如果按照原有的方法搞，很可能就會落後。</p>
<p>特別是在去年 4 月，當 Llama 4 翻車，公司還被指控「刷榜」，扎克伯格的情緒徹底炸裂。</p>
<p>LeCun 稱「馬克非常沮喪，基本上對所有參與此事的人都失去了信心……所以基本上把整個 GenAI 組織邊緣化了。」</p>
<p>於是，Alexandr Wang 被推到台前，成了 Meta 新 AI 賭注的領軍者。</p>
<p>可 LeCun 對這位年輕上司的不足卻直言不諱：認為他年輕、缺乏經驗。</p>
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<p>他學得很快，知道自己不知道什麼……但他沒有科研經驗，不知道如何進行科研，也不知道科研人員會喜歡什麼或不喜歡什麼。</p>
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<p>當被問起怎麼會接受自己的上級突然變成一個 28 歲的人時，LeCun 表示他習慣和年輕人共事。</p>
<p>當時 Facebook 的工程師平均年齡 27 歲，他的年齡是他們的兩倍。</p>
<p>但他同時也提到 Alexandr Wang 並沒有指揮自己做事：</p>
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<p>你不能告訴研究人員該怎麼做。你當然不能告訴像我這樣的研究人員該怎麼做。</p>
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<p>意思很明顯：研究這件事，不是組織架構圖上的任命所能夠命令和約束的，而且外行不能指導內行。</p>
<h2>Llama 4 風波 一次基準測試引爆組織內鬥</h2>
<p>2025 年 4 月發佈的 Llama 4 翻車後，Meta 被指控操縱基準測試成績。</p>
<p>這次是 LeCun 首次站出來實錘外界以往的猜測，他指出團隊為了美化數據，對基準測試結果進行了「捏造（Fudged）」，「篡改」了部分測試結果。</p>
<p>他還特意指出，在不同基準上用了不同模型，以獲得更好成績。</p>
<p>對扎克伯格來説，這比一次技術失敗更難接受。</p>
<p>這一醜聞也直接導致他對原 AI 團隊失去信心，轉而重金挖角，開始組建超級智能實驗室團隊。</p>
<p>Meta 開始在人才爭奪戰裏下重注，甚至還因為試圖用 1 億美元簽約獎金挖人上過頭條。</p>
<p>激進的人才戰略，也導致了整個 GenAI 組織被邊緣化，以及新舊團隊、研究與產品、開源與商業之間的結構性摩擦。</p>
<p>由此，也帶來了 Meta 內部一波波的離職潮和裁員潮。</p>
<h2>路線之爭 LeCun 堅持 LLM 是條「死路」</h2>
<p>真正讓 LeCun 最難忍受的，並不是他口中「不懂管理的上級」，或者是刷榜事件，而是他認為 Meta 正在集體沉迷於一條錯誤的方向！</p>
<p>LeCun 直言，那批公司為了衝刺新一輪「超級智能」而招來的人「完全被大語言模型洗腦了（completely LLM-pilled）」。</p>
<p>雖然，扎克伯格仍然支持他對 AI 未來的看法，但公司的大規模招聘主要集中在 LLM 開發上。</p>
<p>但 LeCun 的立場是：LLM 雖然有用，但從根源上受限，語言本身就是束縛。</p>
<p>要實現人類水平智能，必須理解物理世界的運作方式。</p>
<p>因此，他才會拋出那個讓所有大模型路線的追隨者們感到「刺耳」的觀點：</p>
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<p>我確信 Meta 公司裏很多人，包括 Alex 在內，都不希望我告訴世人，LLM 在超級智能領域基本上是一條死路。</p>
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<p>然後他拒絕為此妥協：</p>
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<p>我不會因為某些人認為我錯了就改變我的想法。我沒錯。作為一名科學家，我的職業操守不允許我這樣做。</p>
</section>
<p>在一家公司裏，你可以跟同事、上司甚至老闆爭論。</p>
<p>但如果公開挑戰組織方向，站出來説「這條路基本是死路」，你就會變成一個天然的異類。</p>
<p>這正像 LeCun 自己所承認的那樣：留下來在「政治上」變得很難。</p>
<p>他在 Meta 的位置，已經不再適合繼續做他想做的研究。</p>
<p>離開是不可避免的結局。</p>
<h2>世界模型下一代新範式</h2>
<p>LeCun 的新公司叫 Advanced Machine Intelligence Labs（AMI Labs），專注於用世界模型實現 ASI。</p>
<section><strong>V-JEPA 世界模型給 AI 裝個「腦內物理沙盒」</strong></section>
<p>LeCun 想做的 V-JEPA 世界模型，可以理解為：讓 AI 不是隻會「説得像」，而是能在腦子裏搭一個粗粒度的世界模擬器——看見一段視頻後，知道哪些東西是物體、它們怎麼動、接下來可能發生什麼，甚至為行動做準備。</p>
<section><strong>JEPA 的關鍵不摳像素細節，預測「抽象狀態」</strong></section>
<p>傳統生成式訓練常逼模型還原每個像素/詞。</p>
<p>JEPA 的思路更「務實」：把世界壓縮成一串表示（embedding），訓練目標是從可見的上下文去預測被遮住部分的表示，而不是把遮住的區域逐像素畫回去。</p>
<p>I-JEPA 論文把這稱為 non-generative 的自監督學習路徑。</p>
<section><strong>V-JEPA 把 JEPA 從圖片升級到視頻 學「運動規律」</strong></section>
<p>V-JEPA 就是視頻版 JEPA：把視頻切成時空塊，遮住一部分，讓模型用剩下的內容去預測「被遮住那塊在表示空間裏應該長什麼樣」。</p>
<p>直覺上，它更容易學到「誰在動、怎麼動、動的規則」，而不是糾結紋理噪點。</p>
<section><strong>V-JEPA 2 從「看懂」走向「能規劃」</strong></section>
<p>V-JEPA 2 的路線很明確：</p>
<p>先用超過 100 萬小時互聯網視頻做大規模自監督預訓練；</p>
<p>再用少量機器人交互軌跡，讓模型學會「如果我這麼做（動作），世界會怎麼變」，從而更接近可用於預測與規劃的世界模型。</p>
<section><strong>AMI Labs 需攻堅的難點</strong></section>
<p>想做好世界模型，有三大難點：</p>
<p>其一是長時程預測，越往後未來分叉越多。</p>
<p>其二是不確定性，同一個場景可能有多種合理下一步。</p>
<p>其三是從表徵到行動，學到「狀態」還要能服務決策與控制。</p>
<p>而 AMI Labs，正是 LeCun 為了攻克世界模型的難題而成立。</p>
<h2>LeCun 的新計劃</h2>
<p>去年 11 月，當媒體曝出 LeCun 即將離職 Meta，開啓新創業計劃的消息後，他的日程表就一直處在瘋狂狀態。</p>
<p>他直言，這個決定使自己的日程表被迫加速了，居於日程表核心位置的，就是去做他口中更接近下一代 AI 的東西：世界模型（world model）。</p>
<p>LeCun 的新創公司 AMI Labs 總部位於巴黎。</p>
<p>據 LeCun 稱，馬克龍還向他發了一條 WhatsApp，暗示對他的新創業計劃會與法國保持緊密聯繫感到高興。</p>
<p>AMI Labs 將由法國醫療 AI 初創公司 Nabla 的聯合創始人兼 CEO Alex LeBrun 領導，LeCun 擔任執行主席。</p>
<p>提到這樣的安排，LeCun 坦誠表示自己當不了 CEO：</p>
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<p>我是科學家，我挺擅長判斷什麼技術行得通、什麼行不通。但我當不了 CEO，一方面我太不擅長組織管理了，另一方面我也太老了！</p>
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<p>這種安排可以讓他像在 Meta 時那樣，保有做研究的自由。</p>
<p>在 LeCun 對技術的描述中，有一個特別的觀點：</p>
<p>他認為模型依賴「情緒」，也就是過往經歷與評價來引導預測，這非常像是把「人的本能」裝進機器：</p>
<section>
<p>如果我掐你一下，你會感覺到疼……下一次當我把胳膊靠近你時，你會往後縮。這就是你的預測，而它喚起的情緒是恐懼，或者説對疼痛的迴避。</p>
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<p>LeCun 還給出了他所計劃打造的「世界模型」的時間表：</p>
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<p>預計 12 個月內將推出具備初步物理直覺的「嬰兒級」模型。幾年內會在更大規模上出現。</p>
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<p>LeCun 認為它還不是超級智能，也許還存在沒看到的障礙，但它至少還有希望是一條通往超級智能的路徑。</p>
<p>提到對未來的願景，LeCun 直言希望為世界留下更多智能。</p>
<p>「這才是我們應該擁有更多的東西……我們飽受愚蠢之苦。」</p>
<h2>LeCun 的智能之路</h2>
<p>生於 1960 的 LeCun 自幼在巴黎郊區長大。</p>
<p>從小的他就着迷於一個問題：人類智能到底是怎麼出現的。</p>
<p>在他八歲的時候，看了電影《2001：太空漫遊》，整個人被深深震撼，這促使他走上了探索人工智能之路。</p>
<p>LeCun 的「頓悟時刻」發生在 1980 年代。</p>
<p>他在一本書中讀到了語言學家 Noam Chomsky 與心理學家 Jean Piaget 之間關於「先天與後天」的爭論。</p>
<p>其中，Chomsky 認為人類有天生的語言能力，而 Piaget 則認為確實存在某種結構，但大部分是後天學來的。</p>
<p>LeCun 並不認同 Chomsky 的説法，在他看來，我們什麼都是學來的，而且他認為所謂智能主要就是關於學習。</p>
<p>當時關於 AI 和神經網絡（neural networks）的研究幾乎是一片空白，但 LeCun 還是去找同樣在研究神經網絡的人，並與當時擔任卡內基梅隆大學的教員 Geoffrey Hinton 成為智識上的「靈魂伴侶」。</p>
<p>後來，LeCun 去多倫多大學加入 Hinton 的團隊做博士後研究。</p>
<p>兩人再加上 Yoshua Bengio，共同為深度學習和現代 AI 奠定了基礎，並於 2018 年獲得計算機科學界最負盛名的圖靈獎。</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 是許多重要早期 AI 技術背後的大腦。</p>
<p>20 世紀 80 年代末到 90 年代，他在新澤西的 AT&amp;T 貝爾實驗室（Bell Labs）做研究，並在那裏開發了卷積神經網絡（convolutional neural networks），這種架構用於圖像識別技術。</p>
<p>他還把它做進一個系統裏，銀行曾廣泛用它來識別支票。</p>
<p>這項研究的想法他在多倫多時就已經有了，但之所以能在現實世界落地，是因為貝爾實驗室有近乎無限的資金，以及最前沿的技術條件。</p>
<p>LeCun 講起他剛加入時老闆 Larry Jackel 對他説過的話：</p>
<section>
<p>在貝爾實驗室，你不會因為省錢而出名。</p>
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<p>結束了貝爾實驗室的狂歡後，LeCun 回到學界，在紐約大學（NYU）啓動了一個研究神經網絡的新項目。</p>
<p>到 2013 年，深度學習已經明顯會成功，谷歌剛剛啓動 Google Brain，一年後又收購了英國 AI 實驗室 DeepMind。</p>
<p>正是那個時候，扎克伯格打來電話，他想在 Facebook 建一個 AI 團隊，為了挖 LeCun，甚至邀請他去加州家裏吃晚飯。</p>
<p>LeCun 同意加入，但提出了三個條件：他不必辭掉 NYU 的工作，不搬去加州，新實驗室的研究成果必須對外公開發布。</p>
<p>扎克伯格都答應了，於是 LeCun 加入了 Facebook，建立一個專注基礎研究的全新 AI 研究實驗室 Facebook Artificial Intelligence Research（FAIR）。</p>
<p>本文來源：新智元</p>
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