英伟达GTC 2025大会核心观点 - 杨立昆从视觉派角度否定当前主流语言派AI技术路线 认为token不是表示物理世界的正确方式 [8][9] - 杨立昆提出联合嵌入预测架构(JEPA)作为替代方案 强调需要在抽象表示空间而非像素层面进行预测 [14][15] - 杨立昆预测高级机器智能(AMI)可能在十年内实现 但当前大模型扩展路线是错误的 [19][20] AI技术发展方向 - 当前大语言模型已进入产业优化阶段 未来重点应转向机器理解物理世界、持久记忆、推理规划四大方向 [10][11][12] - 世界模型概念被提出 认为人类通过内部物理世界模型处理现实 未来AI需要完全不同架构 [13] - 系统1(快思考)与系统2(慢思考)的区别被强调 当前大模型仅实现系统1水平 [36][37] 硬件与计算技术 - 神经形态硬件和光学计算近期难有突破 量子计算应用前景受质疑 [39][43] - 内存计算技术在边缘设备如智能眼镜上有应用潜力 [40][41] - 视网膜处理机制被作为高效感知系统的生物参考 [43] 开源与创新生态 - Llama系列模型下载量超10亿次 开源模式推动行业创新 [30] - 全球分布式训练开源基础模型被认为是未来趋势 [32] - 中国科学家贡献被肯定 DeepSeek和ResNet案例显示创新可来自任何地方 [8][27] AI应用前景 - AI在医疗影像、自动驾驶等感知领域已产生实际价值 [20] - 科学研究和药物设计是AI最具潜力的应用方向 [20] - AI助手多样化发展需要开源平台支持 未来人机关系将转向管理者-虚拟员工模式 [32][58] 技术挑战与突破 - 残差连接等工程技巧对深度学习发展至关重要 [51] - 为JEPA架构寻找有效"配方"是当前主要挑战 [56] - 视频预测任务显示联合嵌入架构相比重建方法更具优势 [45]