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深圳网站优化企业,郑州seo技术,Wordpress 无效插件,怎么做电影流量网站吗杨立昆批评 Meta 内部对研究的管理思维#xff0c;特别指出管理者不应干涉研究者的工作。 关键点一#xff1a; 杨立昆批评汪滔「缺乏研究经验」#xff0c;并强调「不应命令研究者该做什么」#xff0c;指出管理思维与科研文化的落差加深了内部张力。 关键点二#xff…杨立昆批评 Meta 内部对研究的管理思维特别指出管理者不应干涉研究者的工作。关键点一杨立昆批评汪滔「缺乏研究经验」并强调「不应命令研究者该做什么」指出管理思维与科研文化的落差加深了内部张力。关键点二杨立昆称 Llama 4 的部分结果曾被美化fudged而祖克柏对此非常不满进而「对所有相关成员失去信心」并「边缘化整个 GenAI 组织」。关键点三面对 Meta 将 AI 研发重心放在大型语言模型LLM杨立昆重申 LLM 对「超级智能」是一条死路并把重心转向他主张的 Advanced Machine Intelligence 路线。AI 先驱杨立昆Yann LeCunMeta 前首席 AI 科学家在《金融时报》专访直言Meta 重金延揽的 Scale AI 共同创办人汪滔「研究实务经验不足」并预测 Meta 的 AI 团队还会有人离开他也点名 Llama 4 的评测曾被美化是让祖克柏Mark Zuckerberg对原 GenAI 团队失去信心的关键。杨立昆并在专访中重申大型语言模型LLM不是通往「超级智能」的答案。杨立昆于 2013 年加入当时的 FacebookMeta AI 研究院FAIR并于 2025 年 11 月宣布将于年底离开 Meta创办新公司Advanced Machine IntelligenceAMI Labs。究竟促使他离开一待 12 年的岗位有何关键原因对此杨立昆的答案是留在 Meta「在政治上变得很困难」。▍内部路线碰撞「LLM 派」彻底掌权杨立昆认为Meta 的新 AI 团队「完全被 LLM 洗脑」而他对超级智能的看法与主流押注 LLM 的路线愈行愈远。他语气坚定指出「我很确定 Meta 里有很多人可能包括 Alex汪滔希望我不要到处跟大家说 LLM 在通往超级智慧的路上是条死路。但我不会因为某个人觉得我错了就改变想法。我没有错。我作为科学家的诚信不允许我这样做。」也因为 Meta 新团队「过度押注 LLM」与杨立昆主张的更广义机器智能路线分歧加深因此他预期Meta 的 AI 部门仍会出现更多人事流动。2025 年 6 月Meta 以 140 亿美元投资 Scale AI并延揽其 28 岁共同创办人汪滔Alexandr Wang领导新设的 Superintelligence Labs。汪滔短暂成为杨立昆的上级但他淡然说「我习惯跟年轻人共事。当年 Facebook 工程师的平均年龄是 27 岁我是平均年龄的两倍。」汪滔右接受 Theo Von 播客节目专访。图Alexandr Wang X而当记者追问「那些 27 岁的人没有指挥你做事」时杨立昆补上一句更直白的界线「Alex 也没有告诉我该做什么。你不会告诉一个研究员该做什么。你当然更不会告诉像我这样的研究员该做什么。」杨立昆在专访中提到汪滔的优点是「学得快、知道自己不知道什么」但也强调研究文化与经验的缺口「但他没有研究经验不知道怎么做研究也不知道什么东西会吸引或排斥研究员。」▍Llama 4 争议评测「美化」后的信任危机杨立昆谈到 Meta 开源旗舰 Llama 模型的演进Llama 2 的开源权重曾是产业「分水岭」但 2025 年 4 月推出的 Llama 4 表现低于期待且被质疑在基准测试上动了手脚。对此他直言「结果确实被动了一点手脚。」团队在不同基准上使用不同模型以取得更好成绩。后果是严重的「Mark祖克柏非常生气基本上对所有参与这件事的人失去了信心。所以基本上把整个生成式 AI 部门都边缘化了。很多人已经离开了还没离开的人也会离开。」对于 LLM杨立昆的批评不在「无用」而在其「本质受限于语言」。若要走向人类等级智慧系统必须理解物理世界的因果、可预测性与长时记忆。为此杨立昆提出以影片与空间数据为基础的世界模型路线代表性架构是 V-JEPA目标是让模型在没有语言的情境中学会对世界的内隐规则进行预测与推理进一步具备规划能力与持久记忆。他用直觉例子说明「如果我捏你你会感到痛。然后你对我的心智模型会受到影响。下次我的手靠近你的手臂时你会退缩。那就是你的预测而它唤起的情绪是恐惧或对疼痛的回避。」杨立昆预期「12 个月内会看到婴儿版的世界模型」并在几年内有望出现更大规模应用。「这还不是超级智慧但它是一条通往超级智慧的路。也许有我们还没看到的障碍但至少有希望。」杨立昆强调。▍创业新章Advanced Machine Intelligence Labs杨立昆的新公司命名为Advanced Machine Intelligence Labs由 Nabla 共同创办人 Alex LeBrun 出任执行长他则担任执行董事长。杨也坦承不当 CEO 的原因「我是科学家是愿景家。我可以激励人们研究有趣的东西我很擅长判断什么技术会成功或失败。但我不能当执行长。我太没组织了而且太老了」目标增加世界的智慧总量1960 年出生于巴黎郊区的杨立昆早年受《2001 太空漫游》触发对「智慧如何产生」的着迷父亲的工程师与发明家气质让他迷上拆解与组装。1980 年代在「AI 寒冬」中他仍坚持神经网络研究与 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 一起奠基深度学习并在 2018 年共同获得图灵奖。当时被问到想留下的遗产时他毫不迟疑「增加这个世界的智慧总量。」他补上一句带有使命感的评语「智慧真的是我们应该拥有更多的东西……我们正在因为愚蠢而受苦。」如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】