杨立昆、吴恩达对话实录

北京时间4月8日凌晨0:30，Yann LeCun（杨立昆）和吴恩达针对近期甚嚣尘上的「AI暂停」一事进行了一场深入讨论，讨论主题为「为何为期6个月的AI暂停是完全错误的」。 LeCun（杨立昆）：我的第一反应是——延缓研究和发展是一种腐朽倒退的思想。我们不应放缓知识和科学的进步。

读书笔记之卷积神经网络之父杨立昆的《科学之路》

杨立昆是法国人，名字原文为Yann Le Cun，姓氏为Le Cun，因在美国常被误缩写为Y.L.Cun，于是把LeCun合写在一起。 中文译名原为扬•勒丘恩，华人AI圈一直亲切地称他为“杨乐康”，他本人听闻后，干脆自己给自己取了中文名字——杨立昆。 杨立昆指出，AI的发展不仅仅是一次技术演变，而是一场革命。 杨立昆认为人工智能正在逐步占领经济、通信、健康和自动驾驶汽车等领域，其发展速度和应用范围预示着一场技术革命的到来。 第五章：完成更复杂的任务 杨立昆探讨了如何通过多层网络结构来完成更复杂的任务，强调了多层网络在处理复杂数据模式方面的优势。 杨立昆认为卷积网络是人工智能发展的重要里程碑，其在图像识别和处理方面的应用展示了深度学习的强大能力。

丨杨立昆吴恩达对话实录

大数据文摘授权转载自智源社区 编辑：熊宇轩、李梦佳 北京时间4月8日凌晨0:30，Yann LeCun（杨立昆）和吴恩达针对近期甚嚣尘上的「AI暂停」一事进行了一场深入讨论，讨论主题为「为何为期6个月的 LeCun（杨立昆）：我的第一反应是——延缓研究和发展是一种腐朽倒退的思想。我们不应放缓知识和科学的进步。

叫板LLM：AI大神杨立昆押注的“世界模型”，到底能给企业带来什么？

图灵奖得主、Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）有另一个答案。

杨立昆揭示了LLM无法跨越的认知鸿沟

多年来，人工智能领域的三巨头之一、Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）一直对主流大型语言模型（LLM）背后技术路线持怀疑态度。 杨立昆表示：自回归模型烂透了他认为，当前主流的自回归模型，其核心任务是通过预测下一个词来生成文本，这种模式在本质上无法孕育出真正的智能——无论模型规模如何扩大，这种机制都无法实现真正的理解、推理或类人智能 就在本月，随着JEPA 2论文的发布，它出色的效果总算为杨立昆扳回了一局。 最后一条路径，就是杨立昆自己的世界模型之路。它让LLM走出纯粹的文本“洞穴”，去拥抱一个由图像、声音和物理规律构成的、多姿多彩的真实世界。 但不论是多模态，还是杨立昆自己的JEPA模型（没有语言模块，但也可以外接）都没被放在这个系统下去观察。我们依然不知道他们是否真的能改变模型的根本压缩倾向。

AI 是一个大傻子--图灵奖获得者 AI 教父 杨立昆 说

本次的话题说AI是弱智的，是AI教父 杨立昆（Yann LeCun）对AI业界的大模型的看法。 AI 是人工智障 这里翻译一段，杨立昆对AI的看法的翻译： AI 先驱杨立昆（Yann LeCun）曾表示，一个四岁的孩子所见识过的数据量可能比大语言模型（LLM）还要多。 当前世界三大AI教父之一的杨立昆，拥有图灵奖 （2018年深度学习） 杨立昆为何被称为“AI教父”？ 杨立昆是全球人工智能领域的泰斗级人物，现任Meta首席AI科学家。 不过这一切都不重要，重要的是，为什么 杨立昆说AI是智障。 最终杨立昆对当前AI的看法是，必然失败，不是算力不够，不是数据不够，是根本的出发点建模的方式就是错误的。

追求知识而非光环——图灵奖得主的反内卷人生

与从剑桥、麻省理工毕业的辛顿和本吉奥不同，杨立昆并没有名校的加持，但也正因如此，他的求学经历和对教育的理解在当下对中国家长非常具有启发意义。 杨立昆是法国人。 杨立昆在人工智能领域的研究生涯，可以追溯到他在大学时的广泛阅读。 杨立昆曾说喜欢钻到一群比自己聪明的人里面去，因为在很多方面他都根本没觉得自己有什么天赋。 杨立昆职业生涯的转折点也出现在一场聪明人的集会上。 得益于这场研讨会的相识，在三年后，杨立昆被该小组聘用。 此后，在杨立昆还只是个学生的时候，另一位聪明人——也是“深度学习三巨头”之一——辛顿邀请他做了一场报告，并介绍说杨立昆发现了反向传播。 生活中的杨立昆博士是一位非常风趣，又带着一点极客风格的人。在他的主页以及他的脸书页面上充满 了各种巧妙的小吐槽。在过去10年间，杨立昆曾多次造访中国。

AI日报｜阿里8亿美元购入月之暗面36%股份，Meta首席杨立昆建议不要研究大模型

v=M8Fci5oyhH0Meta首席AI科学家杨立昆：现有大模型存在重大缺陷，永远无法到达人类智能水平Meta首席AI科学家Yann LeCun在接受《金融时报》采访时表示，沿着当前的大模型技术路线，

Yann LeCun卸任FAIR主任，任首席AI科学家搞科研！

杨立昆Facebook截图 杨立昆在个人主页上对Jérôme Pesenti的加入表示了欢迎。 接任杨立昆的职位后，Pesenti将直接向Facebook的CTO汇报工作， 杨立昆和AML负责人 Joaquin Quiñonero Candela 将向Pesenti汇报工作。 杨立昆在一次Quartz采访中说道。 1990年代中期，杨立昆在大名鼎鼎的贝尔实验室工作。那时候，他的研究主要在利用神经网络进行支票识别的ATM，但最后因为外部原因并没有获得成功。 1998年，杨立昆提出了LeNet-5模型，是世界上第一个正式的卷积神经网络。 2013年底，杨立昆受扎克伯格之邀出山，组建了FAIR，但保留了他在纽约大学的教授职位。

Meta 首席 AI 科学家：AI 还不如狗聪明，不会接管世界

近日，Meta 首席人工智能科学家杨立昆（Yann LeCun）在法国巴黎举行的 Viva Tech 大会上被问及人工智能的当前局限性。 杨立昆表示，当前的人工智能系统智力水平不及人类，甚至还不如一条狗聪明。“这些系统仍然非常有限，它们对真实世界的底层现实没有任何理解，因为它们纯粹是基于大量的文本训练的。” 杨立昆表示，Meta 正在致力于训练人工智能从视频中学习，而不仅仅是从语言中学习，这是一项更具挑战性的任务。 而杨立昆则有不同的观点，杨立昆的态度比较乐观，他认为将来会有比人类更聪明的机器，这不应被视为一种威胁。“我们不应该把这视为一种威胁，我们应该把这视为一种非常有益的事情。 每个人都将拥有一个比自己更聪明的人工智能助手……它将像一个员工一样，在你的日常生活中为你提供帮助，”杨立昆说道。 杨立昆补充说，这些人工智能系统需要被创建为“可控制的，基本上服从人类”。

图灵奖得主杨立昆教授在哈佛大学数学系演讲稿——关于人工智能世界新模型（可下载中文和英文讲稿）

摘要：图灵奖得主杨立昆教授在哈佛大学数学系的演讲，概括下来基本是杨立昆一贯的观点，目前自回归LLM重重缺陷（最终输出是概率模型）,支持联合嵌入架构,放弃概率模型,支持基于能量的模型;一句话需要重新规划新的世界模型 杨立昆教授给出他目前的工作和新的世界架构JEPA及能源模型原理EBM。 关注“图灵人工智能”公众号，并回复关键字lecun0328可以获得演讲稿的中文版和英文版。

NLP关键人物大盘点：技术演进背后的推动者

其次是杨立昆（Yann LeCun），也被音译为莱昆。他堪称 “卷积神经网络之父”，在贝尔实验室工作期间，积极推动卷积神经网络的实际应用，尤其在数字识别领域成果斐然。 杨立昆（Yann LeCun）纽约大学教授，Meta（Facebook）首席人工智能科学家。 他有个中文名叫杨立昆，我在网上看过，应该他自己给自己起的。卷积神经网络应该从原则上来说不是创造的。 杨立昆在搞LeNet的时候，用随机梯度下降（SGD）来学习，还随机初始化了权重。这个方法后来被深度学习界广泛采纳。他还把卷积神经网络用在了真实世界的应用中。 杨立昆还特别推崇学术界和工业界的合作，提出了“双重联盟”的概念，让学者和工业界互相交流，共同推动了人工智能技术，比如卷积神经网络，在学术界和工业界的发展。

Google新算法魔改真人，《街霸》大魔头VEGA真人版竟是杨乐昆？

难道他不就是深度学习三巨头之一杨乐昆(Yann LeCun) ？Google把他做成反派头子，在暗示什么？（手动狗头） 最后再来看看身高2.11米，强横而正直的俄罗斯最强摔跤手桑吉夫尔。

走出元宇宙阴影、拥抱开源AI模型，Meta实现“扎克伯格式复兴”

Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）和AI研究副总裁兼Meta FAIR团队负责人乔勒·皮诺（Joelle Pineau）等高管，都希望Llama 2能更广泛地开源。 杨立昆回忆道，当他初谈此职位时，首要关切的便是Facebook是否会将其研究成果开源。他向扎克伯格坦言：“好点子不应被垄断，我们应尽可能广泛地合作。” 当被问及原因时，杨立昆表示：“因为上次我们向所有人提供大语言模型时，人们对我们嗤之以鼻，告诉我们这将破坏社会结构。” 杨立昆回忆道：“我们收到了许多请求，他们都表示，‘你们必须将这些资源开源。它极具价值，足以催生出一个全新的行业，就像一个新的互联网一样。’” 杨立昆和皮诺现在直接向首席产品官克里斯·考克斯（Chris Cox）汇报工作，达勒也是如此。皮诺表示：“将FAIR与应用产品家族结合在一起是非常有意义的。”

AI教父也反思？李开复妥协，道出AI创业的难

杨立昆，同样是深度学习的开创者之一，现任Meta的首席AI科学家，也被尊称为“AI教父”。 20世纪80年代，杨立昆受生物视觉系统的启发，开创性地研发出CNN架构，通过局部连接、权值共享的设计，大幅降低了图像识别的计算成本。 约书亚·本吉奥，与辛顿和杨立昆并称为“AI三巨头”或“AI三教父”。他同样在深度学习领域做出了开创性贡献，并且持续关注AI的安全与伦理问题。 辛顿于1986年提出反向传播算法，开启了深度学习时代；杨立昆发明卷积神经网络，推动了计算机视觉的发展；本吉奥的注意力机制催生了ChatGPT。 在产业变革方面，辛顿将深度学习引入谷歌，杨立昆领导Meta AI，他们的工作直接促使AI从实验室走向商业化。 而当下，我们正处于技术与伦理的十字路口。

Day1-昆兰

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昆昆狂赞！PyTorch 1.9发布获LeCun转发！

不仅Mobile Interpreter发布了新版本，而且TorchVision库也支持在手机上使用了，iOS、Android都支持！

AI人物传：“深度学习之父”Geoffrey Hinton

在优化深度学习模型的研究过程中，辛顿指导了在多伦多大学进行博士后研究的杨立昆（Yann LeCun），杨立昆对深度学习的主要贡献是提出了卷积神经网络，用以解决计算机视觉问题。 凭借在深度学习领域的贡献，杰弗里·辛顿、杨立昆、约书亚·本吉奥三位共同获得了2018年的“图灵奖”，被业界称为“深度学习三巨头”。

ChatGPT真的能帮助程序员？研究：正确率比抛硬币还差！

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