Meta 首席 AI 科學家楊立昆 (Yann LeCun) 認為，目前的大型語言模型 (LLM) 在理解物理世界運作方式方面存在根本性的不足，甚至形容它們「比貓還笨」。他強調，這些模型缺乏對現實世界的預判能力，無法像人類或貓一樣制定行動計畫。 楊立昆堅信，要實現真正的人工智慧，AI 必須能夠從視覺和空間數據中學習，建立內在的因果關係和可預測性，從而形成一種「能夠想像未來狀態」的模型，他稱之為「世界模型」。
楊立昆認為，大型語言模型主要基於文本數據進行訓練，缺乏對物理世界的直接感知和互動。他認為，AI 必須能夠理解物體之間的關係、物理定律以及環境的變化，才能做出合理的決策和行動。例如，一個能夠理解物理世界的 AI 應該知道，如果將一個杯子推下桌子，它會掉到地上並可能摔碎。
楊立昆對大型語言模型的質疑，與 Meta 目前將其視為實現超級智慧核心路徑的策略背道而馳。Meta 執行長祖克柏 (Mark Zuckerberg) 大力投資大型語言模型，並將資源集中在追求短期突破的超級智慧目標上。這種戰略的轉變，使得楊立昆領導的 FAIR 團隊受到冷落，資源和關注度也大幅壓縮，最終導致他計劃離開 Meta，創立自己的公司，專注於「世界模型」的研究。
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