当前大语言模型最终都会被淘汰 | 杨立昆万字演讲实录

主要观点总结

Meta首席AI科学家杨立昆在2025年的联合数学会议上探讨了AI的发展现状与未来方向。他分析了当前AI技术的局限，如幻觉问题和无法理解物理世界。他认为，实现达到人类水平的AI不应仅依赖于LLM，并提倡通过观察和互动学习世界模型。他提倡基于能量的模型和联合嵌入预测架构，强调规划和推理能力的重要性。杨立昆还讨论了学习世界模型的挑战，并建议放弃生成式AI，并拥抱联合嵌入架构和基于能量的模型。他认为，开源是构建真正智能AI系统的关键。

关键观点总结

关键观点1: 当前AI技术的局限

包括幻觉问题和无法真正理解物理世界

关键观点2: 实现达到人类水平AI的方法

不仅依赖于LLM，需通过观察和互动学习世界模型

关键观点3: 基于能量的模型和联合嵌入预测架构

强调规划和推理能力的重要性

关键观点4: 学习世界模型的挑战

包括生成式AI的局限和联合嵌入架构的优势

关键观点5: 开源的重要性

是实现真正智能AI系统的关键