LeCun 的巴黎人工智能初创公司

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Lisa Ernst · 06.12.2025 · 科技 · 5分钟

人工智能(AI)领域的最新发展表明,人们正逐渐摆脱对大型语言模型(LLM)的纯粹依赖。两则最新消息都表明,焦点正日益集中在能够构建更深层次世界表征并在此表征内规划行动的系统上。这预示着即将到来的一波产品浪潮将超越基于文本的方法。

AI 发展

2025年12月4日,Yann LeCun 在巴黎 AI-Pulse 会议上宣布成立一家面向全球的人工智能初创公司。LeCun 在 Meta 工作了近十二年后,自2013年至今担任首席人工智能科学家。 FAIR 在他的领导下」,他在该领域做出了重要贡献, ,他将专注于“世界模型”。这些系统应该能够学习世界的内部表征,并在此表征中规划行动。

人工智能研究的关键人物 Yann LeCun 计划在巴黎成立一家新公司。

来源: winbuzzer.com

人工智能研究的关键人物 Yann LeCun 计划在巴黎成立一家新公司。

选择巴黎作为地点以及采用“世界模型”的方法都具有重要意义。LeCun 表示,Meta 将是合作伙伴,但不是投资者,这表明了战略上的独立性。他正在追求一种研究方向,在他看来,这超越了 Meta 目前希望涵盖的范围。LeCun 多年来一直认为,仅仅扩展 LLM 并不能自动产生类人智能,因为缺乏诸如稳健的世界理解、有效的规划和持久的记忆结构等基本能力。因此,他的团队一直在 JEPA-Ansätzen 努力, ,学习在抽象的表征空间中进行预测,而不是重建像素或令牌。通过 V-JEPA ,这一方向在2024年针对视频进行了具体描述, ,即从动态场景中学习,而不是从文本中学习。

从用户的角度来看,“世界模型”可以使机器人能够在执行一项操作之前,在内部模拟该操作的风险,例如在工厂中学习一个容易出错的工作步骤。与当今许多代理(agent)相比,其主要区别在于,规划不再仅仅是基于文本的“看似合理”,而是更牢固地基于物理和因果关系。

LeCun 的新初创公司可能会重新定义人工智能模型的界限,并塑造技术的未来。

来源: mischadohler.com

LeCun 的新初创公司可能会重新定义人工智能模型的界限,并塑造技术的未来。

该项目落户巴黎也具有产业政策的意义。马克龙总统曾公开表示希望吸引 LeCun 到法国落地。这可能为欧洲的初创公司和研究机构提供一个机会,参与一个不仅针对聊天机器人,而且涵盖感知、行动和机器人技术的前沿议程。

AI 应用

虽然 LeCun 在概念上推动着“下一代人工智能研究”,但人工智能的应用已经在天气预报领域展现出具体成效。在2025年的飓风季节,人工智能模型被纳入实际的预报流程并进行评估。据美国广播公司新闻报道(ABC News),一个 DeepMind-Modell bei Track- und Intensitätsprognosen das stärkste Nicht-Official-Modell war ,仅次于美国国家飓风中心(NHC)的官方预测。

这些结果是美国国家海洋和大气管理局(NOAA)与谷歌之间于2025年7月宣布的正式合作的成果,旨在快速、科学地评估国家飓风中心的人工智能模型。DeepMind 和 Google Research 还于2025年6月推出了“天气实验室”(Weather Lab),这是一个开放访问的平台,提供实验性热带气旋人工智能模型,并展示多达50个场景的集合。该公司特别强调,这些预测具有研究性质,不能替代官方警告。

从技术上看,与经典模型的比较很有趣。DeepMind 报告称,其实验性的气旋模型在内部评估中,其平均强度误差超过了 NOAA 的 HAFS,后者是一个高分辨率的、基于物理的区域模型。2025年秋季,Nature 杂志亮点报道称,其训练基础包括大规模天气观测数据和专门的气旋数据集——这是数据驱动学习直接影响关键基础设施的一个例子。

对于灾害管理而言,其益处易于理解。如果一个模型能够更早、更可靠地预测快速增强的概率,有关部门就可以更精确地规划疏散、调配人员和准备防御设施。这并非抽象的“AI 向善”叙事,而是一个必须融入应急指挥节奏的工具,并且显然能在其中发挥作用。

正是天气人工智能在这方面率先取得进展,也预示着更广泛的方向。大气动力学、传感技术、卫星数据和集合思维为纯粹的模式识别与“世界模型而非 LLM 趋势”这一研究方法提供了一个天然的桥梁,因为模型不仅要描述,还必须以概率的方式预测世界的未来状态。

AI 未来

Yann LeCun 的新人工智能初创公司在巴黎的成立以及2025年人工智能飓风预测的结果,乍一看似乎是独立的事件。但结合来看,它们共同讲述了一个连贯的发展故事:人工智能正从纯粹的语言能力转向能够模拟世界状态、评估风险并更合理地解释行动的系统。

LeCun 为此提供了理论和创业的旗帜,而 DeepMind 和 NOAA 则提供了一个切实的例子,说明这些方法如何在安全相关的领域为我们今天带来好处。当这些趋势汇聚时,未来几年的主要讨论可能不再是哪个 LLM 最能言善辩,而是哪个系统最可靠地理解世界,并被负责任地用于改进实际决策。

进一步的报告

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