最新研究显示，Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）对主流大型语言模型（LLM）技术路线的质疑获得了理论支撑。作为长期质疑LLM能否实现真正智能的代表学者，杨立昆参与的最新论文《从token到思想：LLM与人类如何在压缩与意义之间权衡》及其团队发布的JEPA2研究成果，揭示了LLM与人类认知的本质差异。

研究发现，LLM理解世界的方式与人类存在根本区别，这种差异难以通过单纯扩大模型规模或数据量的"缩放定律"来解决。值得注意的是，研究将LLM描述为天生的"效率之王"，而人类认知系统中看似"低效"的特性恰恰是其优势所在。论文指出，未来LLM的发展可能需要探索新路径，包括引入更丰富的奖励信号、调整生成粒度或结合多模态学习等方法，以突破现有技术框架的局限。

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