【Meta】杨立昆的-反ChatGPT-实验，能救Meta吗？
当OpenAI和谷歌在生成式AI赛道狂奔时，Meta却因Llama 4的失利陷入被动，现在，这一巨头正准备用两套判然不一样的方案破局。
4月，Llama 4发布后的种种失误表现将Meta推上了风口浪尖，同时被批判的还有Meta首席 人工智能 科学家杨立昆（Yann LeCun），作为曾经的图灵奖得主、有着数千亿美元的资源，却坚决反对主流LLM路线，而当前Meta已经在海外AI大厂的竞争中落伍了。
在这个时间点，杨立昆看起来需要用新的成果来证明自己。北京时间6 月 12 日，他亲自出镜介绍了Meta最新的 人工智能 模型 V-JEPA 2，这是一种不同于当前主流Transformer架构的“世界模型”，旨在帮助机器和其它AI助手理解和驾驭周围的世界。
但这条“非主流”路线真的能成功么？看起来Meta 总裁扎克伯格（Mark Zuckerberg）也不确定，就在这两日，他被曝亲自下场招人，组建新的AI团队，并高薪挖来谷歌DeepMind的首席研究员，另一边投资千亿元押注草创公司Scale AI，邀约总裁加入新的AI团队。
面对当前AI战略的失利，扎克伯格显然选择了“不把鸡蛋放在一个篮子里”。有消息称过去两个月他已回归“开创人模式”，扎克伯格认为，与其它科技巨头相比，Meta不仅有能力，更有责任率先实现AGI。
杨立昆押注“非主流”模型
自大模型崛起以来，杨立昆就一直唱衰自回归生成路线，而当前以ChatGPT、Gemini为主的模型大都是沿着这一路线发展壮大的。他认为，虽然自回归LLM充溢了整个AI界，但存在事实错误、逻辑错误、不一样、推理有限等缺陷。
在杨立昆看来，让机器理解物理世界与让它们理解语言是判然不一样的，自回归 LLM 只是世界模型的一种简化的特殊情况。而世界模型则真正提供了一个虚拟的现实世界， 人工智能 可以参考它来理解世界，预测其行为的后果，因此它将能够计划一个行动方案来完成给定的任务。
为了实现世界模型，杨立昆认为应该放弃当前的生成模型，支持联合嵌入架构，放弃强化学习，支持模型-预测控制。V-JEPA 2就是这一路线的最新成果。
根据官方博客，V-JEPA 2基于Meta在2022年提出的联合嵌入预测架构（JEPA）构建，2024年，Meta发布了第壹个版本V-JEPA，在此基础上，V-JEPA 2 改进了动作预测和世界建模功能，使 机器人 能够与不了解的物体和环境交互以完成任务。
首先需要理解啥是杨立昆认为的世界模型。在团队看来，预测世界将如何回应我们的表现，这种能力是人类一直以来都在运用的，尤其是在规划行动和如何最好地应对新情况时。而世界模型需要有这种能力。
“当我们穿过陌生拥挤的区域时，我们会一边朝着目的地前进，一边努力避免撞到沿途的人或障碍物。用炉子做饭时，我们会考虑锅还要烧多久，或是否要调低火候。”Meta在博客中介绍，我们内在的世界模型为我们提供了这种对世界的直觉，还充任着一个内在模拟器，让我们能够预测假设行动的结果，最终根据直觉最能实现目标的形式，选择最好的行动。
上述身体直觉其实不是成年人经过多年教育获得的，而是幼儿在能够说出完整句子之前，就通过观察周围的世界培养出了这种直觉。V-JEPA 2模型也是通过这种“观察世界”的形式进行训练的。
据介绍，预训练阶段，团队使用了来自不同来源的超过 100 万小时的视频和 100 万张图像，这些视觉数据有助于模型了解世界的运作方式，包含人与物体的互动方式、物体在物理世界中的移动方式...。
在预训练阶段之后，模型已经展现出与理解和预测相关的关键能力。随后，基于预测能力，世界模型可以规划行动。Meta表示，V-JEPA 2拥有12亿参数，可以助推 机器人 或其它AI 智能体在物理世界中运行。
根据Meta的说法，V-JEPA 2比英伟达的Cosmos模型快30倍，英伟达也试图发展与物理世界相关的 人工智能 。
杨立昆认为，世界模型将为 机器人 技术开启一个新时代，让现实世界中的AI助手能够在不用海量训练数据的情景下，帮助人们完成家务和体力劳动。
“很高兴看到 V-JEPA 2 如何改变这场游戏。”在X平台官方的评论区中，有网友表示，在这场大模型的战争中，不同 的声音看起来会更有趣。
不过，也有人认为，“解决魔方应该是这些世界/ 机器人 模型的图灵测试，通用智能模型已经做到了么？”世界模型要如何证明其能力，目前Meta还没有给出直观的定论。
扎克伯格“另起炉灶”
杨立昆所坚持的这一路线未来真的能与当前流行的LLM大模型一战么？短时间内谁也木有答案。但因反对主流路线，且没有给出更优的成果，杨立昆承担了很多来自内部和外界的压力。
就在4月，Meta发布了最新的Llama 4模型，但随后被认为性能欠安、测试作弊，同时内部员工直接辞职，引发争议。在现今的各大模型榜单中，Llama 模型也已经落伍于同类竞争对手GPT/o系列、Gemini 和Claude，在开源社区中也面临国内DeepSeek和 Qwen的压力。
外界将Meta在大模型大战中落伍的原因归结于杨立昆，作为AI团队的决策者，却不相信当前的技术路线，作为图灵奖得主、神经网络的先驱的他似乎过于自信和教条主义，造成了Meta当前的格局。
不过，杨立昆曾经表示，他尝试了20年的自回归预测，完全失败，才不看好LLM路线。但起码当前很多前沿的企业在LLM路线上做出了成绩，也逐步在推动AI能力的进展。
此前外界曾猜想，杨立昆是否会为此离职，但从他此次亲自发布世界模型来看，地位还很稳固。但扎克伯格其实不淡定，他近日正高调下场建立一个新的AI团队“超级智能”，看起来是多面布局，以规避在这一浪潮中落伍的危险。
据外媒消息，扎克伯格计划为超级智能组招募约50名顶尖 AI 专家，并将向这群人员提供为期数年、价值数千万美元的薪酬方案，包含 股权激励 。扎克伯格将亲自进行初步接洽并全程跟进，他的目标是“让Meta成为AGI领域的领导者”，并将其能力整合到Meta的全系产品中。
就在6月12日，有消息称谷歌 DeepMind 首席研究员杰克·雷（Jack Rae） 预计将加入Meta 的超级智能团队，他之前在谷歌 DeepMind 工作了两年，负责 Gemini 的“思考”相关进展。另有消息称，AI语音草创公司 Sesame AI 的机器学习责任人约翰·沙尔克维克（Johan Schalkwyk）也已经被 Meta 招募。上述二人都将会加入Meta的“超级智能”团队。
前两日，Meta还被曝斥巨资数十亿美元（有消息称是150亿美元，未被确认）投资草创公司Scale AI，总裁汪滔（Alexandr Wang）和多位科研人员将加入“超级智能”。Scale AI的主要业务是数据标注，目前估值超过百亿美元，预期今年营业收入超过20亿美元。在过去的几年间，OpenAI 等AI大厂一直依靠 Scale AI 来生成和标记用于训练模型的数据。
扎克伯格认为，与依赖融资的对手不同，Meta强大的宣传广告业务资金流足以支撑其在AI领域的巨额投入，并认为Meta有能力建设拥有世界顶级算力的 数据中心 。之前在财报中，Meta预计2025 年总资本开支将在640-720 亿美元之间，高于年初的引导，公司透露会持续增加 数据中心 和基础设备投资以支持AI 相关工作。
一面是杨立昆执着探索的、可能推翻现状的“世界模型”，另一面是扎克伯格重金押注、沿主流方向加速追赶的“超级智能”，这场关乎未来AI格局的豪赌，Meta选择了以双线并进的形式布局，成败或将决定这家公司能否回到AI巅峰。