Yann LeCun 在最近的一次采访中，讨论了当前大型语言模型 (LLM) 在真正理解物理世界方面的局限性，对比了它们回答问题的能力与执行需要物理理解的任务的能力。他提出了联合嵌入预测架构 (JEPA) 作为一种潜在的解决方案，以赋予 AI 对物理学和现实世界动态更好的掌握。此次讨论引发了关于 JEPA 是否代表了真正的架构进步，还是在人工智能发展中寻找一个难以捉摸的“万能药”的争论。 AI
影响 探讨了潜在的架构转变，以赋予 AI 更好的物理世界理解能力，超越当前 LLM 的能力。
排序理由 讨论一位人工智能研究员对 LLM 局限性的看法及其提出的解决方案。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>So, I just read LeCun's interview with Nebius Science. I feel he had some cool points about LLMs being able to answer things, but not literally understand the physics of the physical world. (Like, being able to explain a task and actually perform…
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