Yann LeCun近日在社交媒體上分享了他對於公開研究與未來計畫的看法。他指出，當研究人員試圖通過公開討論來幫助業界時，常常會被誤解為負面、傲慢或悲觀，甚至可能引發他人的反感。他質疑，是否應該選擇在秘密中進行工作，以避免這些負面評價。這一觀點引發了對於科研透明度和公眾溝通的重要性討論。

Yann LeCun 最近在社交媒體上分享了他的退休生活，並對深度學習表達了個人看法。他目前在普林斯頓享受退休生活，並提到自己對深度學習的理解並不完全。他強調，若不是有正確的方法，他不會這樣說。此外，他也提到自由言論的相關議題，顯示出對當前科技與社會議題的關注。

在最新的社交媒體發文中，知名人工智慧專家Yann LeCun表示，他對當前主流技術的看法與其他人截然相反。他強調，儘管目前許多人對某些技術抱有信心，但他相信JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）、世界模型和計劃方法將是未來的關鍵。他對自己所選擇的方向充滿信心，並預測最終會有更多人認同他的觀點。

著名科技專家Yann LeCun近日在社交媒體上發表看法，指出手中科技產品的發展離不開數十年的學術研究。他強調，對於科技創新來說，理解研究的過程至關重要，這是推動技術進步的基石。LeCun的言論提醒人們，科技的進步並非偶然，而是由大量的研究成果所驅動。

Yann LeCun指出，個人環境中的樣本往往存在高度偏見。例如，成長於貧困城市區域的人可能會誤以為移民的犯罪率較高，但事實上，許多移民是守法的工作者，並不容易被察覺。他強調，統計學的目的在於正確測量數據，以避免自我欺騙。

Yann LeCun在社交媒體上針對非法移民的問題發表了見解。他指出，絕大多數非法移民是因為合法進入國家後逾期居留而成為非法移民。此外，他強調，無證移民的法律定義為輕罪，而非犯罪行為。這一觀點引發了廣泛討論，尤其是在當前移民政策的背景下。

Yann LeCun 分享了由Erik Brynjolfsson和David Autor提供的「大脫鉤」圖表，指出美國的勞動生產力持續增長，實際人均GDP也在改善。然而，自1980年代以來，中位家庭收入卻一直停滯不前，除了克林頓和戈爾任內的短暫例外。LeCun批評共和黨自里根以來多次對美國民眾造成傷害，並指出其為了保持權力而試圖破壞民主的行為。

根據美國經濟協會及其他機構的研究，移民在犯罪方面的表現顯示出低於公民的趨勢。這項研究由《美國國家科學院院刊》發表，提供了有關移民與犯罪之間關係的數據支持，挑戰了常見的刻板印象。研究結果顯示，移民的犯罪率較低，這一發現可能會對公共政策及社會觀念產生影響。

知名科技專家 Yann LeCun 最近在社交媒體上表示，他的一則貼文被標記為「成人內容」，因此並非所有用戶都能看到。他對此情況表達了不滿，並指出這種分類可能反映了更廣泛的問題，暗示某些社交媒體平台可能存在過度審查的情況。此事件引發了對內容審查標準的討論，特別是在科技界。

Yann LeCun在最新的發言中指出，自回歸大型語言模型（LLMs）並不具備推理和計劃的能力。他提到，雖然在某些領域中，結合令牌序列搜索的LLMs可以進行推理，但這種方式效率不高，且僅限於數學和程式碼等特定情境。真正的推理和計劃需要在答案或輸出之間進行搜索，這需要一個世界模型，而目前的LLMs並不具備這一點。此外，LeCun強調，針對真實世界數據的世界模型無法使用生成架構，因為現實世界的複雜性和不可預測性使得這一方法不適用。

Yann LeCun 提出，回答一個已經熟記的問題與理解其背後的實際情況是兩回事。雖然大型語言模型（LLM）可以被訓練以正確回答任何問題，但真正的挑戰在於這些系統是否能夠應對未曾遇到過的問題類型。他強調，這一點關乎 AI 系統的理解能力，而不僅僅是記憶的運用。

知名科技專家 Yann LeCun 最近在社交媒體上發表了一些引人注目的言論，強調數據在當前社會中的重要性。他提到，儘管有些人可能並不擁有數據，但仍然選擇關注他，這引發了對數據使用及其潛在影響的討論。此外，他還提及了一些人利用數據來操控選舉的問題，這引起了廣泛關注。LeCun 的觀點提醒我們，數據的擁有者在當今社會中扮演著關鍵角色，並可能影響民主過程。

Yann LeCun指出，美國當前的社會動盪不僅僅是由特朗普引發的，而是深層次的歷史力量所造成。他提到，自里根政府以來，FCC公平原則的解體促成了福克斯新聞和保守派廣播的興起，並且金錢在政治中的影響力也隨之增強。此外，稅收減免和收入不平等的加劇，使得中下階層的收入停滯，這一切都導致了人們的不滿情緒。中產階級及以下的民眾在過去40年中感到受損，他們的憤怒卻被共和黨轉向了移民、非基督徒及其他群體。

Yann LeCun近期分享了有關自回歸標記預測的觀點，指出目前測試階段的計算方式過於昂貴且低效。他強調，這種方法無法有效解決他所提到的問題，並呼籲對此進行更深入的探討。

在最新的觀點中，科技專家Yann LeCun強調了感官輸入的多樣性，包括觸覺、聽覺、嗅覺、味覺和本體感受，這些都是高帶寬的輸入方式。他指出，雖然人類可以在缺乏視覺和聽覺的情況下生活，但其他感官卻是不可或缺的。此外，LeCun提到，動物在沒有語言的情況下依然能夠變得聰明，而人類在語言的依賴程度上則不及大型語言模型（LLMs）。

著名 AI 專家 Yann LeCun 最近在社交媒體上發表了對 AI 領域普遍存在的誤解的看法。他指出，許多與 AI 相關的人士受到了一種常見的錯誤觀念的影響，這種觀念已經影響了幾代人。LeCun 的評論引發了對於 AI 理論與實踐之間差距的討論，並提醒業界專業人士應該保持批判性思維，以避免陷入這種誤解之中。

著名人工智慧專家 Yann LeCun 在社交媒體上針對一位用戶的評論做出回應，指出其不僅未能理解他的觀點，還對討論主題表現出缺乏理解。此番言論引發了對於科技討論中理解與交流的重要性的思考，尤其是在複雜的技術議題上。LeCun 的回應強調了清晰溝通在科技領域中的必要性，並提醒參與者需對討論內容有充分的認識。

知名科技專家Yann LeCun近日在社交媒體上澄清，他並未居住於矽谷，並強調矽谷擁有許多優秀且進步的人士。他指出，儘管有些人在財務上非常成功，但大多數矽谷居民都是善良的人。這番言論引發了對矽谷社群的關注，讓人重新思考這個科技重鎮的形象。

Yann LeCun 最近在社交媒體上分享了他與學生在紐約大學實驗室的互動經歷。這段時間，他指導學生學習卷積神經網絡（ConvNets）及其在語義分割中的應用，並表示這是一段愉快的時光。LeCun 強調了實驗室環境在學習過程中的重要性，並展現了他對教育的熱情。

Yann LeCun 指出，許多人誤以為電腦在特定任務上的超人類表現預示著人類水平的人工智慧即將來臨。他提到過去幾十年中，類似的迷思曾出現在代碼生成、數學運算、聊天機器人以及自駕車等領域。這些技術的成功並不代表我們已接近實現真正的人工智慧，反而可能讓人對 AI 的發展產生錯誤的期待。