如何解读 图灵奖得主Yann LeCun推文建议学生不要在大模型方向工作？

主要观点总结

本文探讨了当下人工智能领域的大语言模型（LLM）的限制和未来发展，包括Yann LeCun的观点和担忧。文章指出LLM存在的计算成本、上下文理解、决策过程可解释性等问题，并介绍了为解决这些问题人们尝试的不同方法。同时，文章也指出跨学科的LLM应用和有潜力的发展方向，如多模态应用和世界模型的概念及其潜力。

关键观点总结

关键观点1: Yann LeCun对大语言模型的批评和担忧。

LeCun认为大语言模型存在计算成本高、理解复杂世界存在局限性等问题，并指出当下人工智能研究应探索更多元化的技术路径。

关键观点2: LLM的当前限制和挑战。

LLM面临的计算成本上升、上下文理解不足、决策过程缺乏可解释性等问题是当下主要的挑战。

关键观点3: 跨学科的LLM应用和潜力。

跨学科应用如多模态生物医药大模型BioMedGPT等是LLM的潜力方向，有助于在特定领域应用并提升技术转化为实际应用的能力。

关键观点4: 世界模型的概念和潜力。

世界模型是Yann LeCun提出的智能系统架构概念，能够进行反事实推理，是通往强人工智能（AGI）的关键技术路径之一。

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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达                           作者：摘星狐狸 链接：https://www.zhihu.com/question/656903686/answer/3527956804 来源：知乎（学术分享，侵删） Yann LeCun的建议说得很直白， LLM已经在大厂手里了，作为一个学生能做的很有限。与其继续在已有的路径上卷，不如去探索更多可能性 -- “lift the limitations of LLMs”！但如果要解读的话，只看字面意思未免浅了些，那就让我们聊点深入的吧。 LeCun的观点 LeCun对大语言模型的“吐槽”由来已久。早在2022年他就指出， 语言只承载了所有人类知识的一小部分 ，而大部分人类知识和所有动物知识都是非语言的，因此大语言模型无法达到人类水平的智能 。他对大语言模型的能力始终持怀疑态度，认为它们在理解复杂世界方面存在局限性 ………………………………