楊立昆認為目前主流大型語言模型（LLM）在理解物理世界方面存在什麼根本性缺陷？

楊立昆對大型語言模型（LLM）理解物理世界的根本性缺陷之看法

楊立昆認為目前主流的大型語言模型（LLM）在理解物理世界方面存在根本性缺陷，主要原因在於 LLM 缺乏對現實世界的基本理解和預測能力。LLM 通過分析大量文本數據來學習語言模式，但無法像人類或動物一樣，通過感知和理解物理世界來進行推理和決策。因此，他批評 LLM 「比貓還笨」，認為這種技術永遠無法達到人類智慧的水平。

世界模型概念與 LLM 的對比

楊立昆提出的「世界模型」旨在賦予 AI 系統理解和預測物理世界運作方式的能力。這種模型通過學習視覺和空間數據中的因果關係，使 AI 能夠「想像」未來情景，並基於對世界的理解來規劃和執行行動。與主要依賴文本數據的 LLM 不同，世界模型強調通過感知和理解物理世界來實現更高級的 AI 功能。

Meta AI 發展路線的分歧

楊立昆與 Meta 在 AI 發展路線上的分歧，也是他考慮離職的原因之一。Meta 執行長祖克柏將 LLM 視為實現超級智慧的核心路徑，而楊立昆則堅信世界模型才是 AI 的未來。Meta 近期的人事變動和資源分配，更凸顯了公司在 AI 發展策略上的轉變，使得楊立昆的聲音在公司內部被邊緣化。