Meta AI团队动荡与Llama 4丑闻 - 核心观点：Meta前首席科学家Yann LeCun在专访中揭露公司AI研发存在严重问题，包括Llama 4基准测试结果人为操纵、团队被边缘化、战略方向存在根本分歧，这导致其本人离职并创立新公司押注全新AI架构[2][4] - Meta的Llama 4模型基准测试结果存在人为操纵，工程师针对不同测试采用不同模型变体以优化分数，而非展示真实能力[4] - 该事件导致首席执行官Mark Zuckerberg对现有AI团队失去信任，整个生成式AI团队被边缘化，多人已离职或即将离开[5] - 为应对失利，Meta于2025年6月斥资约150亿美元收购数据标注初创企业Scale AI大量股份，并聘请其28岁的首席执行官Alexandr Wang牵头组建新的前沿AI研究部门TBD实验室[5] - 公司还展开了声势浩大的挖人行动，据称向竞争对手的顶尖研究员开出了1亿美元的签约奖金[6] 管理层变动与内部矛盾 - 对Alexandr Wang的任命造成了令人错愕的上下级反转，作为图灵奖得主和领域奠基人的LeCun需向这位28岁、主业为数据标注的年轻人汇报[8] - LeCun直接批评Wang毫无研究经验，既不懂研究如何开展与落地，也不知道如何吸引研究员[8] - LeCun强调无人能对他这样的研究员指手画脚，尽管有汇报关系，但Wang实际上并未对他发号施令[8] - 双方更深层的矛盾源于根本性的理念分歧：Wang代表Meta押注语言模型规模化的战略方向，而LeCun认为这一范式从根本上误入了歧途[9] 对大型语言模型技术路线的批判 - LeCun认为，Meta沿用OpenAI已触及天花板的架构方案进行竞争，该方案无法实现公司宣称要追逐的智能目标[9] - 他长期批判大型语言模型局限性过大，指出语言载体对于培养真正智能存在根本性的带宽不足问题[10] - 他测算，通读互联网全部文本（约2×10¹³字节）需要17万年，而一个四岁孩童通过视觉输入接收的信息量（约10¹⁵字节）就比LLM从全部书面语料中提取的内容多出50倍[10] - 训练大型语言模型如同仅通过阅读书籍学习木工，无法理解物理原理，这解释了AI在驾驶、清洁等需要物理交互的任务上长期存在短板[10][11] - 2025年11月，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever也表示，领域正从“规模化时代”迈向“研究时代”，单纯算力扩张的边际效益递减[11] LeCun的新技术路径与创业 - LeCun提出名为联合嵌入预测架构的世界模型架构，通过对视频与空间数据训练，培养系统基于物理原理的认知能力和持久记忆[13] - 他给出了该架构的落地时间表：12个月内推出雏形版本，数年内实现更大规模部署应用[14] - 他创办的初创公司命名为“先进机器智能”，技术路径正是他所主张的、比大型语言模型更具优势的方案，他将出任执行董事长而非CEO[14] - LeCun预测，具备动物级智能水平的AI将在五到七年内实现，而达到人类级智能则需要十年时间[14]