本文探讨了Yann LeCun对大型语言模型（LLM）的局限性以及联合嵌入架构（JEPA）的潜在优势。LeCun认为，现有的LLM缺乏对物理世界的真正理解，以及对持久记忆、推理和计划等关键智能能力的支持。他强调了构建能够深刻理解世界的模型的重要性，并指出JEPA在提取抽象表征方面的优势，使其能够更好地学习世界的本质特征，从而弥补LLM的不足。
Yann LeCun指出，LLM虽然有其用处，但无法准确理解物理世界，缺乏对持久记忆、推理和计划等基本智能特征的支持。他讨论了建立对世界有深刻理解的模型的可能性，介绍了联合嵌入架构（JEPA）相对于LLM的优势，JEPA能够更好地提取抽象表征，使系统能够从本质上学习到世界的抽象特征。总而言之，LeCun的观点突显了人工智能领域未来的发展方向，即从单纯的语言处理转向对物理世界和抽象概念的更深入理解。JEPA作为一种潜在的替代方案，值得进一步研究和探索，以期构建更强大、更智能的人工智能系统。