在最近发布的一个帖子中，Meta 首席人工智能科学家 Yann LeCun 发表了这样一番看法。一直以来，Yann LeCun 都是强化学习的批评者。他认为，强化学习这种方法需要大量的试验，非常低效。这和人类的学习方式大相径庭 —— 婴儿不是通过观察一百万个相同物体的样本来识别物体，或者尝试危险的东西并从中学习，而是通过观...
为了突破这层桎梏，Meta的首席AI科学家Yann LeCun提出了一种新的架构。他的愿景是，创造出一个机器，让它能够学习世界如何运作的内部模型，这样它就可以更快速地学习，为完成复杂任务做出计划，并且随时应对不熟悉的新情况。今天Meta推出的图像联合嵌入预测架构I-JEPA模型，是史上第一个基于LeCun世界模型愿景关键部分...
我同事给我开了一个玩笑。他们说，你知道 Yann Lecun（杨立昆）去年发行了一张说唱专辑吗？我们听了一下（AI 根据这个想法生成的假专辑），当然这是不真实的，但如果您要求它这样做，它会这样做。目前的研究重点是，如何让这些模型系统能够调用搜索引擎、计算器、数据库查询等这类工具。这被称为扩展语言模型。我...
当今世界,Yann LeCun 、Geoffrey Hinton 以及 Yoshua Bengio 三位科学家并称为深度学习三巨头。值得注意的是,三巨头之中,LeCun 对于 AI 发展所持的态度是最为乐观的。此前在马斯克提出「人工智能给人类文明带来了潜在风险」时,LeCun 曾公开反驳,认为人工智能远未发展到给人类构成威胁的程度。关于 AI 接下来该如...
Yann LeCun的建议说得很直白,LLM已经在大厂手里了,作为一个学生能做的很有限。与其继续在已有的路径上卷,不如去探索更多可能性 -- “lift the limitations of LLMs”!但如果要解读的话,只看字面意思未免浅了些,那就让我们聊点深入的吧。 ...
当今世界,Yann LeCun、Geoffrey Hinton以及Yoshua Bengio三位科学家并称为深度学习三巨头。值得注意的是,三巨头之中,LeCun 对于 AI 发展所持的态度是最为乐观的。此前在马斯克提出「人工智能给人类文明带来了潜在风险」时,LeCun 曾公开反驳,认为人工智能远未发展到给人类构成威胁的程度。关于 AI 接下来该如何发展...
视频上记录了1993年32岁Yann LeCun展示的，用于文本识别的世界上第一个卷积网络。注意，这是《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》发布的五年以前。视频中详细展现了当时Lecun等人在手动数字数据集上的实验结果。毫无例外，当时的CNN已经可以以强大的准确率，正确对应输入，表现了完美的结果：说到...
正如 Yann LeCun 所说，一个从没有开过车的青少年可以在 20 小时之内学会驾驶，但最好的自动驾驶系统却需要数百万或数十亿的标记数据，或在虚拟环境中进行数百万次强化学习试验。即使费这么大力，它们也无法获得像人类一样可靠的驾驶能力。怎样才能打造出接近人类水平的 AI？仅靠更多的数据和更大的模型能解决吗？...
他们就是2018年的图灵奖得主Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio,以及我们今天要着重介绍的Yann LeCun(以下简称“LeCun”)——纽约大学终身教授、纽约大学数据科学中心的创始人、Facebook人工智能研究院首席科学家。 LeCun是法国学术界非常引以为豪的科学家,也是在美国科技巨头公司中担任要职的为数不多的法国人。虽然同为...
让 AI 像人类一样学习和推理，这是人工智能迈向人类智能的重要一步。图灵奖得主 Yann LeCun 曾提出自监督 + 世界模型的解决方案，如今终于有了第一个实实在在的视觉模型。去年初，Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 针对「如何才能打造出接近人类水平的 AI」提出了全新的思路。他勾勒出了构建人类水平 AI 的另...