日韩中文字幕在线一区二区三区,亚洲热视频在线观看,久久精品午夜一区二区福利,精品一区二区三区在线观看l,麻花传媒剧电影,亚洲香蕉伊综合在人在线,免费av一区二区三区在线,亚洲成在线人视频观看
          首頁 500強 活動 榜單 商業(yè) 科技 商潮 專題 品牌中心
          雜志訂閱

          圖靈獎得主楊立昆被曝將離職Meta創(chuàng)業(yè)

          Dave Smith
          2025-11-14

          楊立昆是圖靈獎得主,也是AI領域的頂尖研究者。

          文本設置
          小號
          默認
          大號
          Plus(0條)

          2025年11月5日,楊立昆博士在倫敦圣詹姆斯宮出席2025年度伊麗莎白女王工程獎招待會。圖片來源:Yui Mok / Pool—Getty Images

          據(jù)《金融時報》援引知情人士消息,AI圈知名大佬楊立昆已告知同事,再過幾個月他就要離開Meta公司,創(chuàng)辦自己的公司了。楊立昆是圖靈獎得主,也是AI領域的頂尖研究者。他致力于打造自己眼中的下一代AI系統(tǒng)。但是他的離職,也必定會成為Meta公司乃至整個AI行業(yè)的一個重要轉折點。

          楊立昆今年65歲,他于2013年12月加入Facebook,擔任基礎AI研究室(FAIR)創(chuàng)始主任。他從2003年起在紐約大學任教,目前仍擔任該校的銀級教授。

          楊立昆的學術成就十分傲人。最為人熟知的,就是他在上世紀80年代末研發(fā)出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,特別是他開發(fā)的LeNet架構能夠成功識別手寫字體,掀起了一場計算機視覺領域的革命。2019 年,他與杰弗里?辛頓、約書亞?本吉奧三人因在深度學習領域的突破性貢獻而被授予圖靈獎。而正是這三人在理論上的奠基,才使深度神經(jīng)網(wǎng)絡成為當代計算機科學的一項核心技術。

          在計算機科學領域的早期成就

          楊立昆1960年7月8日出生在法國的蘇瓦西蘇蒙莫朗西。他父親是一名工程師,因而他從小就對電子設備產(chǎn)生了興趣。后來他考入了巴黎高等電子與電工技術工程師學院(ESIEE Paris),于1983年獲得電氣工程文憑。隨后他在巴黎第六大學攻讀計算機科學博士學位,1987年發(fā)表了一篇關于連接學習機制的博士論文,他在論文中提到了一種早期形式的利用反向傳播算法訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。

          不過在那個時代,搞神經(jīng)網(wǎng)絡還被認為是一個不切實際的任務。博士畢業(yè)后,楊立昆在多倫多大學與杰弗里?辛頓共事,進行了一年博士后研究,然后于1988年加入了AT&T公司的貝爾實驗室。正是在那里,他研發(fā)出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡——這一突破性技術能讓計算機能夠以模擬人類視覺的方式處理圖像信息。他的手寫數(shù)字識別系統(tǒng)效果顯著,美國國家現(xiàn)金出納機公司(NCR)從90 年代中期開始,將該技術應用于銀行支票讀取機,最高峰時期處理了全美國10%至20%的支票。

          楊立昆還主持研發(fā)了DjVu圖像壓縮技術,該技術讓互聯(lián)網(wǎng)檔案館等數(shù)字圖書館能夠在線分發(fā)掃描文檔。之后,他曾在NEC研究所短暫任職,后加入紐約大學。

          Meta的離職潮

          目前,Meta公司正在試圖對其AI戰(zhàn)略進行全面調整。今年6月份,Meta向數(shù)據(jù)標注公司Scale AI投資143億美元,并聘請該公司CEO、28歲的美籍華人汪滔領導該公司新成立的部門“Meta超級智能實驗室”。這次重組對楊立昆本人也有一些影響,他之前要向Meta的首席產(chǎn)品官克里斯?考克斯匯報工作,現(xiàn)在卻要向汪滔匯報工作了。

          這次結構調整,也反映出了Meta公司內部更深層的戰(zhàn)略分歧。目前,Meta的Llama 4模型未達預期,Meta在AI上整體落后于OpenAI和谷歌等競爭對手,在此背景下,Meta的老板馬克?扎克伯格傾向于加快部署大語言模型和AI產(chǎn)品,而楊立昆之前曾公開表示,他對大語言模型持懷疑態(tài)度,因為他認為大語言模型永遠無法達到人類級別的推理和規(guī)劃能力。

          據(jù)《金融時報》報道,楊立昆的創(chuàng)業(yè)計劃還初在洽談融資的初期階段。他的新公司主要聚焦于他所謂的“世界模型”——這種模型是通過學習視頻和空間數(shù)據(jù),來對環(huán)境產(chǎn)生內在理解,而非單純依賴文本數(shù)據(jù)。他此前經(jīng)表示,這種系統(tǒng)旨在模擬因果場景并預測結果,但它可能需要十年左右的時間才能成熟。

          Meta的戰(zhàn)略轉型也并不是一帆風順的。今年早些時候,Meta的多名前員工曾對《財富》透露,由于公司資源向商用AI傾斜,導致長期研究受到忽視,F(xiàn)AIR實驗室現(xiàn)在實際上已處在一種半死不活的狀態(tài)。Llama模型原始研究論文的作者有超過一半在論文發(fā)表后數(shù)月內離開了Meta。今年10月份,Meta裁撤了AI部門的大約600個崗位。因此,盡管楊立昆的離職是一項重大人事變動,但它也突顯了行業(yè)內的一個核心分歧——在當下的AI行業(yè)中,不同產(chǎn)品的競爭日趨激烈,而究竟哪條路才能達到最終所謂的“通用型人工智能”(AGI),AI研究者在其中又應扮演什么樣的角色,人們的看法是存在明顯差異的。(財富中文網(wǎng))

          譯者:樸成奎

          據(jù)《金融時報》援引知情人士消息,AI圈知名大佬楊立昆已告知同事,再過幾個月他就要離開Meta公司,創(chuàng)辦自己的公司了。楊立昆是圖靈獎得主,也是AI領域的頂尖研究者。他致力于打造自己眼中的下一代AI系統(tǒng)。但是他的離職,也必定會成為Meta公司乃至整個AI行業(yè)的一個重要轉折點。

          楊立昆今年65歲,他于2013年12月加入Facebook,擔任基礎AI研究室(FAIR)創(chuàng)始主任。他從2003年起在紐約大學任教,目前仍擔任該校的銀級教授。

          楊立昆的學術成就十分傲人。最為人熟知的,就是他在上世紀80年代末研發(fā)出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,特別是他開發(fā)的LeNet架構能夠成功識別手寫字體,掀起了一場計算機視覺領域的革命。2019 年,他與杰弗里?辛頓、約書亞?本吉奧三人因在深度學習領域的突破性貢獻而被授予圖靈獎。而正是這三人在理論上的奠基,才使深度神經(jīng)網(wǎng)絡成為當代計算機科學的一項核心技術。

          在計算機科學領域的早期成就

          楊立昆1960年7月8日出生在法國的蘇瓦西蘇蒙莫朗西。他父親是一名工程師,因而他從小就對電子設備產(chǎn)生了興趣。后來他考入了巴黎高等電子與電工技術工程師學院(ESIEE Paris),于1983年獲得電氣工程文憑。隨后他在巴黎第六大學攻讀計算機科學博士學位,1987年發(fā)表了一篇關于連接學習機制的博士論文,他在論文中提到了一種早期形式的利用反向傳播算法訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。

          不過在那個時代,搞神經(jīng)網(wǎng)絡還被認為是一個不切實際的任務。博士畢業(yè)后,楊立昆在多倫多大學與杰弗里?辛頓共事,進行了一年博士后研究,然后于1988年加入了AT&T公司的貝爾實驗室。正是在那里,他研發(fā)出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡——這一突破性技術能讓計算機能夠以模擬人類視覺的方式處理圖像信息。他的手寫數(shù)字識別系統(tǒng)效果顯著,美國國家現(xiàn)金出納機公司(NCR)從90 年代中期開始,將該技術應用于銀行支票讀取機,最高峰時期處理了全美國10%至20%的支票。

          楊立昆還主持研發(fā)了DjVu圖像壓縮技術,該技術讓互聯(lián)網(wǎng)檔案館等數(shù)字圖書館能夠在線分發(fā)掃描文檔。之后,他曾在NEC研究所短暫任職,后加入紐約大學。

          Meta的離職潮

          目前,Meta公司正在試圖對其AI戰(zhàn)略進行全面調整。今年6月份,Meta向數(shù)據(jù)標注公司Scale AI投資143億美元,并聘請該公司CEO、28歲的美籍華人汪滔領導該公司新成立的部門“Meta超級智能實驗室”。這次重組對楊立昆本人也有一些影響,他之前要向Meta的首席產(chǎn)品官克里斯?考克斯匯報工作,現(xiàn)在卻要向汪滔匯報工作了。

          這次結構調整,也反映出了Meta公司內部更深層的戰(zhàn)略分歧。目前,Meta的Llama 4模型未達預期,Meta在AI上整體落后于OpenAI和谷歌等競爭對手,在此背景下,Meta的老板馬克?扎克伯格傾向于加快部署大語言模型和AI產(chǎn)品,而楊立昆之前曾公開表示,他對大語言模型持懷疑態(tài)度,因為他認為大語言模型永遠無法達到人類級別的推理和規(guī)劃能力。

          據(jù)《金融時報》報道,楊立昆的創(chuàng)業(yè)計劃還初在洽談融資的初期階段。他的新公司主要聚焦于他所謂的“世界模型”——這種模型是通過學習視頻和空間數(shù)據(jù),來對環(huán)境產(chǎn)生內在理解,而非單純依賴文本數(shù)據(jù)。他此前經(jīng)表示,這種系統(tǒng)旨在模擬因果場景并預測結果,但它可能需要十年左右的時間才能成熟。

          Meta的戰(zhàn)略轉型也并不是一帆風順的。今年早些時候,Meta的多名前員工曾對《財富》透露,由于公司資源向商用AI傾斜,導致長期研究受到忽視,F(xiàn)AIR實驗室現(xiàn)在實際上已處在一種半死不活的狀態(tài)。Llama模型原始研究論文的作者有超過一半在論文發(fā)表后數(shù)月內離開了Meta。今年10月份,Meta裁撤了AI部門的大約600個崗位。因此,盡管楊立昆的離職是一項重大人事變動,但它也突顯了行業(yè)內的一個核心分歧——在當下的AI行業(yè)中,不同產(chǎn)品的競爭日趨激烈,而究竟哪條路才能達到最終所謂的“通用型人工智能”(AGI),AI研究者在其中又應扮演什么樣的角色,人們的看法是存在明顯差異的。(財富中文網(wǎng))

          譯者:樸成奎

          Yann LeCun, one of the most influential figures in artificial intelligence (AI) today, has informed colleagues he plans to leave Meta within the coming months to launch his own startup, the Financial Times reported, citing people familiar with the conversations. His departure would mark a significant turning point for both Meta and the broader AI industry, as LeCun—a Turing Award winner and pioneering researcher—pursues his vision for next-generation AI systems.

          LeCun, 65, joined Facebook in December 2013 as the founding director of Fundamental AI Research, known as FAIR. He remains a Silver Professor at New York University, where he has taught since 2003.

          His academic credentials are formidable: LeCun is best known for developing convolutional neural networks in the late 1980s, specifically the LeNet architecture that successfully recognized handwritten digits and revolutionized computer vision. In 2019, he received the ACM Turing Award alongside Geoffrey Hinton and Yoshua Bengio for breakthroughs that made deep neural networks a critical component of modern computing.

          An early love of machines

          Born in Soisy-sous-Montmorency, France, on July 8, 1960, LeCun grew up with an engineer father who encouraged his fascination with electronics. That early curiosity led him to ESIEE Paris, where he earned an electrical engineering diploma in 1983. He then pursued a PhD in computer science at Université Pierre et Marie Curie, completing his dissertation in 1987 on connectionist learning models—work that proposed an early form of the backpropagation algorithm for training neural networks.

          At a time when neural networks were dismissed as impractical, LeCun spent a postdoctoral year with Geoffrey Hinton at the University of Toronto before joining AT&T Bell Labs in 1988. There, he developed convolutional neural networks, a breakthrough that allowed computers to process visual information in ways that mimicked human vision. His system for reading handwritten digits became so effective that NCR deployed it in bank check-reading machines starting in the mid-1990s—at one point processing 10% to 20% of all checks in the U.S.

          LeCun also led development of DjVu, an image-compression technology that enabled the Internet Archive and other digital libraries to distribute scanned documents online. After a brief stint at NEC Research Institute, he joined New York University.

          Leaving Meta

          His reported departure from Meta comes as the Facebook parent undergoes sweeping changes to its AI strategy. In June, the company invested $14.3 billion in data-labeling firm Scale AI and brought on its 28-year-old CEO, Alexandr Wang, to lead a new division called Meta Superintelligence Labs. The reorganization shifted LeCun’s reporting structure: He previously reported to Chris Cox, Meta’s chief product officer, but reported to Wang afterward.

          The structural change reflects a deeper strategic divide. CEO Mark Zuckerberg has pivoted toward rapid deployment of large language models and AI products, particularly after Meta’s Llama 4 model fell short of expectations and lagged behind competitors such as OpenAI and Google. LeCun, however, has been publicly skeptical of large language models, arguing they will never achieve human-level reasoning and planning capabilities.

          According to the FT, LeCun is in early discussions to raise funding for a startup focused on what he calls “world models”—AI systems that develop an internal understanding of their environment by learning from video and spatial data rather than relying solely on text. He’s previously said such systems, which aim to simulate cause-and-effect scenarios and predict outcomes, may take about a decade to mature.

          The shift at Meta has not been without friction. Multiple former employees told Fortune‘s Sharon Goldman earlier this year that FAIR has been “dying a slow death” as the company prioritized commercially focused AI teams over long-term research. More than half the authors of the original Llama research paper left Meta within months of its publication. In October, Meta cut approximately 600 positions from its AI division. So while LeCun’s planned move is a significant personnel change, it also signals a fundamental disagreement about the path to AGI and the role of research in an industry increasingly driven by competitive product timelines.

          財富中文網(wǎng)所刊載內容之知識產(chǎn)權為財富媒體知識產(chǎn)權有限公司及/或相關權利人專屬所有或持有。未經(jīng)許可,禁止進行轉載、摘編、復制及建立鏡像等任何使用。
          0條Plus
          精彩評論
          評論

          撰寫或查看更多評論

          請打開財富Plus APP

          前往打開