LeCun用62页论文公布未来十年研究计划：AI自主终端

2025-01-07 来源 : 网红

动程式的框架——全球性子的系统，最非常为重要的再一是如何使其只能对此造出多个合理的假设。

此外，它在进修全球性的一般化对此时，还要学会忽视不无关的调拨者，只保留最有效率率的技术细节。

比如在进车时，只所需假设驾驶员周围的汽车会想到什么，不所需假设道东路道旁树木当中每片树叶的参考右方。

异议，LeCun也给了一个不太可能的化解方案：

为首映射假设驱动程式 (JEPA)，用它来妥善处理假设当中的也就是说。

同时，他还提造出用非对比自监督进修对JEPA同步进行专业训练，以及从不同尺度上同步进行假设的PGJEPA，它可以将比较简单护航回收为一系列不那么一般化的子护航。

AI待化解的情况还有很多

LeCun对此，对于期望几十年来时说，专业训练造出来这样一个全球性假设是生物学要赢得突破性困难重重能够遭遇的最大再一。

现有来看，要想借助于上面这个驱动程式，还有很多全面性都确实术语：比如如何有效率率地专业训练critic、如何结构上和专业训练配有器、以及如何使用短期内存尾随全球性静止状态，并存储设备全球性静止状态、手势和无关内在运输成本的历史来变非常critic……

除此之外，LeCun也在社会科学著作当中指造出，对于期望的先决条件生物学数据分析：

（1）扩大假设规模有必要性，但不算；

（2）奖励必要性也不算，基于观察的自监督进修才是非常有效率的方法；

(3)推理小说（reason）和计划案（plan）其实质都归结为于推断（inference）：看不到一系列手势和潜在变量，以符合要求化（可微）目的。这也是使推理小说与基于反向的进修只能适配的办法。

（4）在以上这种意味著，不太可能就不所需明确的下标操作方法必要性了。

非常多技术细节可以查看社会科学著作注解：

参考链接：[1][2]

— 完 —

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