猫眼影戏
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斯蒂夫·考拉尔
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猫眼影戏记者 汤子星 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
出品 | 网易科技
作者 | 小小
编辑 | 王凤枝
“硅谷太狂妄了 ，他们无法想象好的创意会来自中国。”
脱离Meta之后 ，杨立昆（Yann LeCun）对老店主和整个美国科技界的抨击 ，已经从纯粹的“手艺蹊径”上升到了“文化心态”。
他继续忠言行业已陷入“LLM敬重”的死胡同 ，更一针见血地指出 ，这种狂妄与私见正在让美国变得盲目。在巨头们忙着“筑墙”关闭时 ，他果真力挺以中国为代表的开源路径 ，直言那才是通往清静与前进的真正坦途。
01.从“涤讪者”到“批判者”：杨立昆为何炮轰硅谷 ？
杨立昆的故事 ，自己就是一部AI简史。早在20世纪70年月 ，当大大都研究者还对“神经网络”嗤之以鼻时 ，这位年轻的巴黎学生就深信其潜力。几十年后 ，正是这项手艺驱动了人脸识别、自动驾驶 ，并成为了ChatGPT等大语言模子的基石。作为“AI三巨头”之一 ，他无疑站在了行业的巅峰。
然而 ，这位功成名就的科学家 ，却在2025年11月选择脱离事情了十余年的Meta ，最先了自己的创业之旅。
他直言不讳地指出 ，整个硅谷以致AI工业 ，都已经“走火入魔”。“每小我私家都在挖统一条战壕 ，他们相互挖角工程师 ，以至于没有资源去实验差别的路径。”
在杨立昆看来 ，只管LLM在编程、文本天生等特定领域体现精彩 ，但其能力保存显着的“天花板”。它们无法真正明确天下 ，无法展望行动效果 ，更无法举行妄想和一连推理 ，而这些正是实现人类水平智能（AGI）以致超等智能所必需的。
杨立昆把重金押注LLM的竞赛比作一场无法抵达终点的狂奔 ，以为行业**“正走向死胡同”**。
有网友对他的判断体现赞许 ，以为现在的AI也就是能完成些使命 ，但一旦蜕化就是真金白银的损失 ，规模一上来就容易翻车 ，远没到“定心大胆用”的阶段。这恰恰呼应了杨立昆关于过失会像“高速公路上连环撞车”一样群集的担心。
02.硅谷“优越感”何在 ？或被中国弯道超车
在痛批硅谷狂妄时 ，杨立昆重复拿中国举例 ，以此来敲打那些自我感受优异的美国偕行。他不但以为更具创立力的中国公司可能率先突破超等智能 ，更忠言美国公司可能因战略短视而将领先职位拱手让人。
“好的想法正来自中国。”他坦率地指出 ，许多富有创立力的中国公司可能会捷足先登。
更主要的是 ，在当下许多美国公司因清静和竞争担心而收紧开源战略时 ，中国团队仍在起劲拥抱开源。他忠言 ，若是美国选择关闭 ，“中国竞争敌手”将能更快地追遇上来。
这种论调也引发了一些网友的感伤：一方可能更务实地迫近突破 ，另一方却把大宗资源投向了可能并不高效的偏向。
另一条谈论则更直接地指泛起状：“现在最好的开源LLM课程来自中国。这可欠好。”这些谈论折射出部分人对目今竞争态势的焦虑。
03.开放照旧关闭 ？一场关于“清静”的强烈交锋
面临“开源是否会资助地缘政治敌手”的质疑 ，杨立昆在日内瓦的“AI向善峰会”上给出了强硬回手。
他以为 ，限制研究以阻止敌手 ，最终只会“搬起石头砸自己的脚”。“他们会获到手艺 ，只是稍晚一点 ，而我们却拖慢了自己的脚步。”
他坚信 ，开源才是更清静、更有利的路径 ，理由有三：
· 其一 ，开放能吸引全球最智慧的大脑配合加速前进 ；
· 其二 ，多样性可以避免未来被少数几个由AI中介的关闭系统所垄断 ，让用户像选择新闻源一样选择AI的“偏好” ；
· 其三 ，开源让更多人能审查手艺、识别危害 ，而不是将实力集中在少数巨头手中。
他甚至提出了一个更弘大的构想：通过国际相助 ，配合训练基础模子 ，建设共享的全球知识库 ，同时维护各自的数据主权与清静。
04.新征途：用“天下模子”治愈医疗康健
脱离Meta后 ，杨立昆将所有精神投入了新公司AMI Labs。这家公司的偏向 ，正是他口中LLM的替换路径：天下模子。
与LLM主要处置惩罚文本差别 ，天下模子旨在通太过析视频、空间数据等多模态信息 ，让AI系统构建起对真实天下的内部明确 ，从而能够展望、妄想和推理。
值得注重的是 ，杨立昆选择了一位医疗康健AI配景的CEO ，亚历克斯·勒布伦（Alex LeBrun）。这明确转达了一个信号：医疗康健将是AMI Labs的焦点试验场。
这是由于 ，医疗领域对可靠性、清静性和可控性的要求是顶级的 ，而LLM的“幻觉”问题在此是致命缺陷。杨立昆诠释 ，天下模子能让AI系统像人类一样展望行动效果 ，并在清静护栏内妄想使命 ，这有望解锁诊断辅助、手术妄想、个性化治疗等全新应用。
AMI Labs妄想在一年内推出可用的起源产品 ，并与工业同伴（首个就是勒布伦的医疗AI公司Nabla）细密相助 ，将手艺落地。
05.未来之战：是延续狂热 ，照旧拥抱新范式 ？
杨立昆的出走与批判 ，像一面镜子 ，照出了目今AI昌盛背后的隐忧与不同。
一面是资源和巨头驱动、聚焦于LLM scaling的“主流赛道” ，另一面则是以杨立昆为代表的、追求更实质智能突破的“探索路径”。
杨立昆不但是在否定一条手艺蹊径 ，更是在挑战一种头脑惰性：那种以为只要堆算力、堆数据就能解决一切的简朴粗暴。
有网友将他的行动解读为“脱离了Meta ，选择了WAR（战争）” ，以为他正押注天下模子能战胜大型语言模子。
他还称：“我们一直在犯同样的过失：在某个狭窄领域看到‘超人’效果 ，就连忙大叫‘AGI’！”这恰恰点明晰目今业界可能保存的盲目与急躁。
这位“AI教父”的背影告诉我们：真正的进化 ，历来不是在恬静区里的延续 ，而是向未知领域的纵身一跃。
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