Meta首席AI科学家Yann LeCun近日提出，大型语言模型（LLM）在追求人类等级智能（AGI）方面存在明显局限性。他认为，这些模型在逻辑理解、常识掌握和持续记忆等方面仍有待提升。

LeCun指出，虽然Meta自家产品Llama 3在推论能力上有所突破，但整体而言，大型语言模型仍然依赖于特定的训练数据，且对文本信息的过度依赖限制了其智能的广度。

为此，Meta的基础AI研究（FAIR）团队正在寻求突破。他们转向“世界建模”技术，希望借此培养AI的常识理解和世界运作方式的学习能力。LeCun强调，这将是一个长期的过程，可能需要数年甚至十年的努力。

与此同时，Google DeepMind的CEO Demis Hassabis也表达了类似的观点，他认为语言模型在理解空间背景方面存在不足，因此他的团队正在探索如强化学习等其他技术来提升AI的智能水平。

LeCun和Hassabis的观点共同指向了一个方向：超越大型语言模型，追求更高级别的AGI。这一新征程充满了挑战，但也充满了无限可能。