最好的股票配资导航网模型已经展现出与理解和预测相关的关键能力

当OpenAI和谷歌在生成式AI赛道狂奔时，Meta却因Llama 4的失利陷入被动，现在，这一巨头正准备用两套截然不同的方案破局。

4月，Llama 4发布后的种种失误表现将Meta推上了风口浪尖，同时被批评的还有Meta首席人工智能科学家杨立昆（Yann LeCun），作为曾经的图灵奖得主、有着数千亿美元的资源，却坚决反对主流LLM路线，而目前Meta已经在海外AI大厂的竞争中落后了。

在这个时间点，杨立昆看起来需要用新的成果来证明自己。北京时间6 月 12 日，他亲自出镜介绍了Meta最新的人工智能模型 V-JEPA 2，这是一种不同于当前主流Transformer架构的“世界模型”，旨在帮助机器和其他AI助手理解和驾驭周围的世界。

但这条“非主流”路线真的能成功吗？看起来Meta CEO扎克伯格（Mark Zuckerberg）也不确定，就在这两日，他被曝亲自下场招人，组建新的AI团队，并高薪挖来谷歌DeepMind的首席研究员‌，另一边投资千亿元押注初创公司Scale AI，邀请CEO加入新的AI团队。

面对当前AI战略的失利，扎克伯格显然选择了“不把鸡蛋放在一个篮子里”。有消息称过去两个月他已回归“创始人模式”，扎克伯格认为，与其他科技巨头相比，Meta不仅有能力，更有责任率先实现AGI。

杨立昆押注“非主流”模型

自大模型崛起以来，杨立昆就一直唱衰自回归生成路线，而目前以ChatGPT、Gemini为主的模型大都是沿着这一路线发展壮大的。他认为，虽然自回归LLM充斥了整个AI界，但存在事实错误、逻辑错误、不一致、推理有限等缺陷。

在杨立昆看来，让机器理解物理世界与让它们理解语言是截然不同的，自回归 LLM 仅仅是世界模型的一种简化的特殊情况。而世界模型则真正提供了一个虚拟的现实世界，人工智能可以参考它来理解世界，预测其行为的后果，因此它将能够计划一个行动方案来完成给定的任务。

为了实现世界模型，杨立昆认为应该放弃当前的生成模型，支持联合嵌入架构，放弃强化学习，支持模型-预测控制。V-JEPA 2就是这一路线的最新成果。

根据官方博客，V-JEPA 2基于Meta在2022年提出的联合嵌入预测架构（JEPA）构建，2024年，Meta发布了第一个版本V-JEPA，在此基础上，V-JEPA 2 改进了动作预测和世界建模功能，使机器人能够与不熟悉的物体和环境交互以完成任务。

首先需要理解什么是杨立昆认为的世界模型。在团队看来，预测世界将如何回应我们的行为，这种能力是人类一直以来都在运用的，尤其是在规划行动以及如何最好地应对新情况时。而世界模型需要有这种能力。

“当我们穿过陌生拥挤的区域时，我们会一边朝着目的地前进，一边努力避免撞到沿途的人或障碍物。用炉子做饭时，我们会考虑锅还要烧多久，或者是否要调低火候。”Meta在博客中介绍，我们内在的世界模型为我们提供了这种对世界的直觉，还充当着一个内在模拟器，让我们能够预测假设行动的结果，最终根据直觉最能实现目标的方式，选择最好的行动。

上述身体直觉并非成年人经过多年教育获得的，而是幼儿在能够说出完整句子之前，就通过观察周围的世界培养出了这种直觉。V-JEPA 2模型也是通过这种“观察世界”的方式进行训练的。

据介绍，预训练阶段，团队使用了来自不同来源的超过 100 万小时的视频和 100 万张图像，这些视觉数据有助于模型了解世界的运作方式，包括人与物体的互动方式、物体在物理世界中的移动方式等等。

在预训练阶段之后，模型已经展现出与理解和预测相关的关键能力。随后，基于预测能力，世界模型可以规划行动。Meta表示，V-JEPA 2拥有12亿参数，可以帮助机器人或其他AI 智能体在物理世界中运行。

根据Meta的说法，V-JEPA 2比英伟达的Cosmos模型快30倍，英伟达也试图发展与物理世界相关的人工智能。

杨立昆认为，世界模型将为机器人技术开启一个新时代，让现实世界中的AI助手能够在不需要海量训练数据的情况下，帮助人们完成家务和体力劳动。

“很高兴看到 V-JEPA 2 如何改变这场游戏。”在X平台官方的评论区中，有网友表示，在这场大模型的战争中，不一样的声音看起来会更有趣。

不过，也有人认为，“解决魔方应该是这些世界/机器人模型的图灵测试，通用智能模型已经做到了吗？”世界模型要如何证明其能力，目前Meta还没有给出直观的答案。

扎克伯格“另起炉灶”

杨立昆所坚持的这一路线未来真的能与当前主流的LLM大模型一战吗？短期内谁也没有答案。但因反对主流路线，且没有给出更优的成果，杨立昆承担了不少来自内部和外界的压力。

就在4月，Meta发布了最新的Llama 4模型，但随后被认为性能不佳、测试作弊，同时内部员工直接辞职，引发争议。在目前的各大模型榜单中，Llama 模型也已经落后于同类竞争对手GPT/o系列、Gemini 和Claude，在开源社区中也面临国内DeepSeek和 Qwen的压力。

外界将Meta在大模型大战中落后的原因归结于杨立昆，作为AI团队的决策者，却不相信当前的技术路线，作为图灵奖得主、神经网络的先驱的他似乎过于自信和教条主义，导致了Meta当前的局面。

不过，杨立昆曾经表示，他尝试了20年的自回归预测，彻底失败，才不看好LLM路线。但至少当前不少前沿的公司在LLM路线上做出了成绩，也逐步在推动AI能力的进展。

此前外界曾猜测，杨立昆是否会为此离职，但从他此次亲自发布世界模型来看，地位还很稳固。但扎克伯格并不淡定，他近日正高调下场创建一个新的AI团队“超级智能”，看起来是多面布局，以规避在这一浪潮中落后的风险。

据外媒消息，扎克伯格计划为超级智能组招募约50名顶尖 AI 专家，并将向这些人员提供为期数年、价值数千万美元的薪酬方案，包括股权激励。扎克伯格将亲自进行初步接洽并全程跟进，他的目标是“让Meta成为AGI领域的领导者”，并将其能力整合到Meta的全系产品中。

就在6月12日，有消息称谷歌 DeepMind 首席研究员杰克·雷（Jack Rae）预计将加入Meta 的超级智能团队，他此前在谷歌 DeepMind 工作了两年，负责 Gemini 的“思考”相关进展。另有消息称，AI语音初创公司 Sesame AI 的机器学习负责人约翰·沙尔克维克（Johan Schalkwyk）也已被 Meta 招募。上述二人都将会加入Meta的“超级智能”团队。

前两日，Meta还被曝斥巨资数十亿美元（有消息称是150亿美元，未被确认）投资初创公司Scale AI，CEO汪滔（Alexandr Wang）和多位研究人员将加入“超级智能”。Scale AI的主要业务是数据标注，目前估值超过百亿美元，预计今年营收超过20亿美元。在过去的几年里，OpenAI 等AI大厂一直依靠 Scale AI 来生成和标记用于训练模型的数据。

扎克伯格认为，与依赖融资的对手不同，Meta强大的广告业务现金流足以支撑其在AI领域的巨额投入，并认为Meta有能力建设拥有世界顶级算力的数据中心。此前在财报中，Meta预计2025 年总资本开支将在640-720 亿美元之间，高于年初的指引，公司透露会持续增加数据中心和基础设备投资以支持AI 相关工作。

一面是杨立昆执着探索的、可能颠覆现状的“世界模型”，另一面是扎克伯格重金押注、沿主流方向加速追赶的“超级智能”，这场关乎未来AI格局的豪赌，Meta选择了以双线并进的方式布局，成败或将决定这家公司能否回到AI巅峰。

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