Ян ЛеКун пакідае Meta дзеля стаўкі ў $3,5 мільярды на мадэлі свету

Стаўка на €3 мільярды

Калі хтосьці з рэпутацыяй ЛеКуна прыцягвае €500 мільёнаў пры ацэнцы €3 мільярды яшчэ да запуску, індустрыя звяртае ўвагу. AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) афіцыйна стартавала ў студзені 2026 года з простай, але рэвалюцыйнай тэзай: LLM не прывядуць да сапраўднага інтэлекту.

ЛеКун казаў гэта гадамі, але цяпер ставіць на кон сваю кар'еру. На канферэнцыі AI-Pulse у Парыжы ён не падбіраў словы: «Крамніевая даліна цалкам загіпнатызаваная генератыўнымі мадэлямі. Такую працу трэба рабіць па-за межамі Крамніевай даліны».

Чаму LLM недастаткова

Вось сутнасць аргумента, і яна дзіўна простая. LLM прадказваюць наступны токен. Вось і ўсё. Яны не разумеюць фізіку. Яны не захоўваюць памяць паміж сесіямі. Яны не могуць планаваць шматкрокавыя дзеянні ў рэальным свеце.

ЛеКун сцвярджае, што гэта фундаментальнае абмежаванне азначае, што LLM ніколі не дасягнуць такога кантэкстуальнага разумення, якое людзі ўспрымаюць як належнае. Малое дзіця, якое ніколі не бачыла канкрэтны прадмет, усё роўна можа прадказаць, што калі яго ўпусціць, ён упадзе. LLM, нягледзячы на навучанне на ўсім інтэрнэце, не могуць надзейна зрабіць гэтую выснову.

Што такое мадэлі свету насамрэч?

Калі вы сачылі за эвалюцыяй мадэляў свету ў AI-відэа, вы бачылі праблескі гэтай тэхналогіі. GWM-1 ад Runway і Marble ад World Labs, гэта ранняя спроба стварыць AI, які разумее прасторавыя адносіны і фізіку.

Але AMI Labs ідзе далей. Бачанне ЛеКуна не абмяжоўваецца лепшай генерацыяй відэа, хоць гэта, безумоўна, частка плана. Гаворка ідзе пра сістэмы AI, якія могуць:

• ✓Назіраць і ўзаемадзейнічаць з фізічным асяроддзем
• ✓Сімуляваць сцэнарыі «што калі» перад дзеяннем
• ✓Захоўваць кантэкст у складаных шматкрокавых задачах
• ✓Пераносіць веды паміж рознымі даменамі

Уявіце гэта як здольнасць AI ўяўляць. Не ў творчым сэнсе, а ў прадказальным. Што адбудзецца, калі я націсну гэтую кнопку? Што будзе, калі я паверну налева, а не направа? Што здарыцца, калі я змяшаю гэтыя дзве хімічныя рэчывы?

Першае прымяненне: ахова здароўя

AMI Labs пачынае не з робататэхнікі ці аўтаномных транспартных сродкаў, хоць яны відавочна ў планах. Першае ўкараненне будзе ў ахове здароўя праз партнёрства з Nabla, стартапам медыцынскай транскрыпцыі, чый CEO Алекс ЛеБрюн цяпер узначальвае AMI Labs.

Гэта разумнае пазіцыянаванне. Ахова здароўя мае масіўныя праблемы з пераключэннем кантэксту. Шлях пацыента ўключае дзясяткі кропак кантакту, кожную з якіх апрацоўваюць розныя сістэмы. Калі мадэлі свету могуць падтрымліваць звязнае разуменне на працягу гэтага шляху, гэта даказвае працаздольнасць тэхналогіі ва ўмовах высокіх ставак.

Канкурэнтны ландшафт

AMI Labs уваходзіць на перапоўнены рынак, але, магчыма, з самым аўтарытэтным заснавальнікам:

Адрозненне падыходу ЛеКуна ў яго яўнай адмове ад гіпотэзы маштабавання LLM. Пакуль OpenAI і Anthropic ўліваюць рэсурсы ў павелічэнне LLM, ЛеКун робіць стаўку на архітэктурныя інавацыі. Ён лічыць, што прарыў прыйдзе ад таго, як мадэлі вучацца, а не ад колькасці параметраў.

Чаму гэта важна для AI-відэа

Для тых з нас, хто сочыць за прасторай AI-відэа, AMI Labs прадстаўляе нешта важнае. Паляпшэнні сімуляцыі фізікі, якія мы бачылі ў нядаўніх мадэлях, гэта першыя крокі да мадэляў свету.

Уявіце генерацыю відэа, дзе можна сказаць «цяпер няхай персанаж возьме гэты аб'ект», і AI карэктна сімулюе фізіку гэтага ўзаемадзеяння. Вось куды вядуць мадэлі свету.

Мы ўжо бачылі намёкі на гэта ў генерацыі рэальнага часу TurboDiffusion і эксперыментах Runway з інтэрактыўным відэа. Але гэта ўсё яшчэ фундаментальна дыфузійныя мадэлі з дададзенай фізікай. Сапраўдныя мадэлі свету перавернуць парадыгму: спачатку фізіка, потым знешні выгляд.

Парыжскі фактар

Адна дэталь прыцягнула маю ўвагу: ЛеКун наўмысна будуе AMI Labs за межамі Крамніевай даліны, з моцнай еўрапейскай прысутнасцю і цэнтрам у Парыжы.

Ёсць прагматычная прычына: еўрапейскія таленты ў AI сусветнага класа, але амерыканскія кампаніі часта іх абмінаюць. Але ёсць і філасофская. ЛеКун, здаецца, лічыць, што групавое мысленне вакол LLM настолькі моцнае ў Bay Area, што сапраўдныя інавацыі патрабуюць геаграфічнай дыстанцыі.

Для еўрапейскага AI гэта прызнанне. Адзін з самых тытулаваных даследчыкаў у гэтай галіне робіць стаўку на тое, што наступны прарыў прыйдзе адсюль, а не з Пала-Альта.

Што далей

AMI Labs толькі пачынае, але наступствы значныя. Калі ЛеКун мае рацыю, нас чакае змена парадыгмы ў пабудове сістэм AI.

Галоўнае пытанне, гэта час. Мадэлі свету тэарэтычна пераканаўчыя, але ці могуць яны даць практычныя вынікі дастаткова хутка? LLM могуць быць абмежаваныя, але яны карысныя цяпер. OpenAI і Anthropic будуюць імперыі на гэтай карыснасці.

ЛеКун робіць стаўку на тое, што столь LLM ніжэй, чым думаюць людзі, і калі карыстальнікі яе дасягнуць, яны пачнуць шукаць альтэрнатывы. AMI Labs хоча быць гатовай.

Агульная карціна

Мяне хвалюе ў гэтым кроку не толькі тэхналогія. Гэта тое, што ён прадстаўляе для культуры даследаванняў AI. Занадта доўга мы мелі монакультуру вакол трансфармерных архітэктур і мыслення «маштаб вырашае ўсё». Запуск ЛеКуном AMI Labs, гэта высокапрафільнае адабрэнне альтэрнатыўных падыходаў.

Ці давядуць мадэлі свету шлях да AGI ці не, поўная адданасць Яна ЛеКуна гэтаму падыходу азначае, што ён атрымае сур'ёзную, добра фінансаваную спробу. І гэта добра для ўсіх, хто верыць, што даследаванні AI выйграюць ад разнастайнасці думак.

Наступныя некалькі гадоў будзе цікава назіраць.