Парижский стартап LeCun в области ИИ

Avatar
Lisa Ernst · 06.12.2025 · Технологии · 5 мин

Текущее развитие в области искусственного интеллекта (ИИ) демонстрирует сдвиг от чистого доминирования больших языковых моделей (LLM). Два недавних сообщения подчеркивают, что фокус все больше смещается на системы, которые могут развивать более глубокое представление мира и планировать действия в рамках этого представления. Это указывает на грядущую волну продуктов, выходящих за рамки текстовых подходов.

Разработка ИИ

4 декабря 2025 года Ян ЛеКун на конференции AI Pulse в Париже анонсировал создание глобально ориентированного стартапа в области ИИ. ЛеКун, который покидает Meta примерно через двенадцать лет после того, как с 2013 года FAIR занимал пост главного научного сотрудника по ИИ, и внес свой вклад в ее развитие, сосредоточится на «моделях мира». Эти системы должны научиться создавать внутреннее представление мира и планировать действия в рамках этого представления.

Ян ЛеКун, ключевая фигура в области исследований ИИ, планирует основать новый стартап в Париже.

Источник: winbuzzer.com

Ян ЛеКун, ключевая фигура в области исследований ИИ, планирует основать новый стартап в Париже.

Выбор Парижа в качестве места расположения и подход «моделей мира» имеют большое значение. ЛеКун заявил, что Meta будет партнером, но не инвестором, что указывает на стратегическое разделение. Он придерживается направления исследований, которое, по его оценке, выходит за рамки того, чего Meta в настоящее время хочет добиться. ЛеКун годами утверждал, что простое масштабирование LLM не приводит автоматически к интеллекту, похожему на человеческий, из-за отсутствия фундаментальных способностей, таких как стабильное понимание мира, надежное планирование и постоянные структуры памяти. Поэтому его группа работала над JEPA-Ansätzen моделями, обучающимися предсказывать в абстрактном пространстве представлений, а не реконструировать пиксели или токены. С моделью V-JEPA это направление было конкретизировано в 2024 году для видео, , то есть для обучения на динамических сценах, а не на тексте.

С точки зрения пользователя «модель мира» может позволить роботу внутренне симулировать риск действия перед его выполнением, например, при изучении трудоемкого рабочего процесса на заводе. Практическое отличие от многих современных агентов заключается в том, что планирование будет не просто «правдоподобным» на основе текста, а лучше обоснованным физически и причинно-следственно.

Новый стартап LeCun может переопределить пределы моделей ИИ и существенно повлиять на будущее технологий.

Источник: mischadohler.com

Новый стартап LeCun может переопределить пределы моделей ИИ и существенно повлиять на будущее технологий.

Закрепление этого проекта в Париже также несет промышленно-политический сигнал. Президент Макрон публично заявлял о желании привлечь ЛеКуна к созданию площадки во Франции. Для европейских стартапов и исследовательских учреждений это может стать шансом принять участие в передовой программе, ориентированной не только на чат-ботов, но и на восприятие, действия и робототехнику.

Приложения ИИ

В то время как ЛеКун концептуально продвигает «исследования искусственного интеллекта следующего поколения», метеорологический аспект ИИ уже демонстрирует конкретное воздействие. В сезон ураганов 2025 года модели ИИ использовались в реальных процессах прогнозирования и анализировались. По данным ABC News, NOAA сообщает, что один DeepMind-Modell bei Track- und Intensitätsprognosen das stärkste Nicht-Official-Modell war был превзойден только официальными прогнозами NHC в целом.

Эти результаты являются следствием формального сотрудничества NOAA и Google, объявленного в июле 2025 года, для быстрой и научной оценки моделей ИИ в Национальном центре ураганов. DeepMind и Google Research также запустили в июне 2025 года «Weather Lab», платформу, которая предоставляет открытый доступ к экспериментальным моделям ИИ для тропических циклонов и показывает ансамбли с до 50 сценариями. Компания при этом особо подчеркивает, что эти прогнозы имеют исследовательский характер и не заменяют официальные предупреждения.

Технически сравнение с классическими моделями интересно. DeepMind сообщает, что его экспериментальная модель циклонов в ходе внутренних оценок превзошла средние ошибки интенсивности HAFS от NOAA, высокоразрешающей физически основанной региональной модели. В Осень 2025 года журнал Nature подчеркнул, что основа для обучения состоит из больших данных метеорологических наблюдений и специализированных наборов данных по циклонам — пример управления данными, который напрямую влияет на критически важную инфраструктуру.

Для защиты от стихийных бедствий выгода легко объяснима. Если модель раньше и надежнее указывает на вероятность быстрого усиления, власти могут точнее планировать эвакуацию, распределять персонал и подготавливать защитную инфраструктуру. Это не абстрактная история «AI for Good», а инструмент, который должен вписываться в ритм принятия решений штабами экстренных служб и, по-видимому, хорошо себя зарекомендовал.

Тот факт, что именно метеорологический ИИ идет впереди, также указывает на более широкое направление. Атмосферная динамика, сенсорные системы, спутниковые данные и ансамблевое мышление предлагают естественный мост между чистым распознаванием образов и «моделями мира вместо тренда LLM» в качестве исследовательского подхода, поскольку модели должны не только описывать, но и вероятностно предсказывать будущие состояния мира.

Будущее ИИ

Объявление нового стартапа Яна ЛеКуна в Париже и результаты прогнозов ураганов с помощью ИИ в 2025 году на первый взгляд кажутся разрозненными. Однако, рассматриваемые вместе, они рассказывают связную историю развития: ИИ смещается от чисто языковой компетенции к системам, которые моделируют состояния мира, оценивают риски и могут лучше обосновывать действия.

ЛеКун предоставляет для этого теоретический и предпринимательский импульс, в то время как DeepMind и NOAA демонстрируют наглядный пример того, как такие подходы уже сегодня приносят пользу в областях, связанных с безопасностью. Если эти линии пересекутся, главной дискуссией следующих лет станет не то, какой LLM самый красноречивый, а то, какая система наиболее надежно понимает мир и будет использоваться с достаточной ответственностью для улучшения реальных решений.

Дополнительные отчеты

Для получения дополнительной информации по упомянутым темам можно обратиться к следующим источникам:

Поделитесь нашей статьёй!
Это также может вас заинтересовать