Yann LeCun 万字演讲：「预测像素」是伪命题，JEPA 也并非凭空而来 | ECCV 2026
我们离 AGI ，还差得远
智能的本质：人类自身都不“通用”，
AI 也不该追求“通用”
从 token 预测到世界模型：
System 2 缺位与十年布道
世界模型的建构：
安全护栏与层级化规划
JEPA：不预测像素，
在表征空间预测世界
表征坍塌的解法：
从科学抽象到 SIGReg
让变量不相关（VICReg），这个方法是我和 Adrien Bardes、Jean Ponce 在几年前发表的。
让变量呈独立高斯分布（SIGReg），这是 VICReg 的后续工作。
让变量分类且不同（DINO），很多人听过 DINOv2，你可以把它某种程度上看作维度对比或聚类式的方法，效果很好。
JEPA 的实证与应用：
从 LeWorldModel 到 V-JEPA
Q&A
▎ 提问者：您说，如果对人类水平 AI 感兴趣，就不该再研究 LLM。那么，继续做 LLM 或基于文本的任务，还有意义吗？
▎ 提问者： 无论是 LLM 还是您提出的世界模型，显然都越来越强。但另一面是巨大的成本消耗：公司在规模扩张上竞赛，代价却由全社会承担，包括能源、水、硬件和算力。您认为，应该由谁来决定我们把智能扩展到什么程度？又该如何确保通用智能的收益，对更广泛的社会和环境而言是划算的？
▎ 提问者： JEPA 很关键的一点是，你需要有“目标状态”，才能以模型预测控制（MPC）的风格优化动作。从实用机器人角度看，比如我想清理厨房，该怎么获得这个“目标图像”？
▎ 提问者： 在生物数据上，有这样一种说法：“你只能建模你能测量的东西，也只能测量你能建模的东西。”您怎么看用这类模型处理生物数据？
▎ 提问者： 有些关键动作是不可逆的，一旦出错，后果可能是灾难性的。您的世界模型，靠什么保证它懂得“何时不该行动”？
第三种，模型的世界感知可能是错的，比如，模型以为“我的国家经济很棒”，然而现实情况并不是。
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