本文探討了Yann LeCun對大型語言模型（LLM）的限制以及聯合嵌入架構（JEPA）的潛在優勢。 LeCun認為，現有的LLM缺乏對物理世界的真正理解，以及對持久記憶、推理和計劃等關鍵智能能力的支持。他強調了建構能夠深刻理解世界的模型的重要性，並指出JEPA在提取抽象表徵方面的優勢，使其能夠更好地學習世界的本質特徵，從而彌補LLM的不足。
Yann LeCun指出，LLM雖然有其用處，但無法準確理解物理世界，缺乏對持久記憶、推理和計劃等基本智能特徵的支持。他討論了建立對世界有深刻理解的模型的可能性，介紹了聯合嵌入架構（JEPA）相對於LLM的優勢，JEPA能夠更好地提取抽象表徵，使系統能夠從本質上學習到世界的抽象特徵。總而言之，LeCun的觀點突顯了人工智慧領域未來的發展方向，即從單純的語言處理轉向對物理世界和抽象概念的更深入理解。 JEPA作為一種潛在的替代方案，值得進一步研究和探索，以期建立更強大、更智慧的人工智慧系統。