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【AI大咖】再认识Yann LeCun，一个可能是拥有最多中文名的男人

上周扒了扛起深度学习大旗的Hinton先生，今天聊一位他的学生，深度学习中CNN的崛起离不开的男人——Yann LeCun。 一位陪伴Hinton三十年磨一剑，最终笑傲AI界的法国人。让我们一起记住这张面孔。 作者 | 小满 言有三 编辑 | 小满 言有三 1 30秒了解LeCun Yann LeCun，CNN之父，纽约大学终身教授，与Geoffrey Hinton、Yos...

Yann LeCun：建议学生不要在大模型方向工作？

Yann LeCun的建议说得很直白，LLM已经在大厂手里了，作为一个学生能做的很有限。与其继续在已有的路径上卷，不如去探索更多可能性 – “lift the limitations of LLMs”！但如果要解读的话，只看字面意思未免浅了些，那就让我们聊点深入的吧。

如何解读 Yann LeCun推文建议学生不要在大模型方向工作？

Datawhale分享转载自 | 知乎，作者 | 摘星狐狸编辑：MLNLPYann LeCun的建议说得很直白，LLM已经在大厂手里了，作为一个学生能做的很有限。与其继续在已有的路径上卷，不如去探索更多可能性 -- “lift the limitations of LLMs”！但如果要解读的话，只看字面意思未免浅了些，那就让我们聊点深入的吧。LeCun的观点LeCun对大语言模型的“吐槽”由来...

盘点部分AI界的名人

，文中第一次用神经网络来解决语言模型的问题，虽然在当时并没有得到太多的重视，但后人却在它的基础上完成了很多突破，包括 Word2Vec 的作者 Tomas Mikolov 在 NNLM 的基础上提出了 RNNLM 和后来的 Word2Vec。图灵测试，也就是图灵所说的“模仿游戏”的操作很简单：一位询问者将自己的问题写下来，发给处于另外一个房间之中的一个人和一台机器，然后根据他们给出的答案确定哪个是真人——如果无法判断或混淆了被考察的机器和人，则可认为被测试的机器具有某种程度的智慧。

Yann LeCun 小传

2019年3月，美国计算机协会（ACM）宣布把2018年图灵奖（Turing Award）颁给多伦多大学名誉教授兼谷歌大脑人工智能团队高级研究员Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）、纽约大学教授兼Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun（杨立昆），以及蒙特利尔大学教授兼人工智能公司Element AI 联合创始人Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）。2013年，所有人都闻风而动。（2004年至2006年，所有关于深度学习主题的文章，几乎都被ML领域的重要会议拒稿。

当代人工智能三教父——深度学习三巨头

今天下午闲来无事翻阅了一下csdn首页的头条文章——《27 岁天才创始人Joel Hellermark分享了自己和“AI 教父”Geoffery Hinton的最新采访》 感觉挺有意思，就从头到尾的看了一遍，里面有很多自己以前从未涉及到的知识，就浅显的整理了一下：

深度学习三巨头

进化计算，深度学习三巨头，国际期刊International Journal of Complexity in Applied Science and Technology，收录进化计算，机器学习和大数据方面的论文， 投稿网址：https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast

建议学生不要在大模型方向工作！

的建议说得很直白，已经在大厂手里了，作为一个学生能做的很有限。与其继续在已有的路径上卷，不如去探索更多可能性 – “lift the limitations of LLMs”！但如果要解读的话，只看字面意思未免浅了些，那就让我们聊点深入的吧。LeCun对的“吐槽”由来已久。早在2022年他就指出，语言只承载了所有人类知识的一小部分，而大部分人类知识和所有动物知识都是非语言的，因此大语言模型无法达到人类水平的智能。他对大语言模型的能力始终持怀疑态度，认为它们在理解复杂世界方面存在局限性。

【每天一个深度学习小八卦】深度学习三巨头

深度学习领域存在三位非常著名的学者，我们把他们成为深度学习三巨头，这三位分别是Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton。根据ACM官网上的信息显示，ACM决定将2018年ACM A.M.图灵奖授予约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)、杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)和杨乐昆(Yann LeCun) 三位深度学习之父，以表彰他们给人工智能带来的重大突破，这些突破使深度神经网络成为计算的关键组成部分。

图灵奖得主Yann LeCun：我的论文也被NeurIPS拒了

来源：机器之心双盲评审之下，图灵奖得主的论文也会被拒。上周，全球人工智能顶会 NeurIPS 2021 放出了论文接收结果。正所谓有人欢喜有人忧，但也有人处于「欢喜」和「忧愁」之外的另一种...

图灵奖得主Yann LeCun最新专访：AI将接管世界，但不会征服人类！

不幸的是，我没有和欧盟层面的人谈过，他们更多受到末日预言的影响，希望对一切进行监管，以防止他们认为可能发生的灾难发生。今年年初，我与他进行了一次讨论，并把我刚才告诉你的那些内容告诉了他，未来我们所有的互动都将以 AI 为媒介。从长远来看，未来我们与数字世界的所有互动，以及在某种程度上，我们彼此之间的互动，都将以 AI 系统为媒介。我们必须尝试那些现在还没有强大到足以做到这一点，但即将实现这一点的东西，或者在日常生活中帮助人类创造东西，无论是文字还是实时翻译，诸如此类，也可能是在元宇宙中。

一篇让你了解人工智能四巨头的学术成就

GPT4V里面有一个非常有意思的实验，上面标明了“人工智能四巨头”。除了NG之外，Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun都是 2018 年 ACM AM 图灵奖，Bengio 是蒙特利尔大学教授，也是魁北克省 Mila 人工智能研究所的科学主任；Hinton 是前谷歌副总裁兼工程院士目前在创业、Vector 研究所首席科学顾问、多伦多大学名誉教授；LeCu...

Yann LeCun不看好强化学习，更喜欢 MPC。。。

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顶会宠儿：几何深度学习！将几何先验知识融入深度学习模型！读完这篇，小白也可以了解GDL！

几何深度学习的未来发展潜力巨大。随着深度学习技术的不断进步，结合几何学的深度学习模型有望在更多领域内实现突破。例如，结合无监督学习或半监督学习的几何深度学习模型可能会在不需要大量标注数据的情况下，依然能够实现高性能的学习和预测。几何深度学习以其独特的视角和方法，在机器学习领域内开辟了一条新的研究路径。它不仅丰富了深度学习的理论基础，也为解决实际问题提供了新的思路和方法。随着研究的深入，几何深度学习有望在未来的智能系统中扮演更加重要的角色。

当今世界最牛的25位顶尖大数据科学家

　在大数据技术飞速发展的今天，谁才是我们大数据科研与工业界中最有威望的科学家呢？下面我们来进行梳理，共罗列了25位当今世界，无论是在学术与工业界都产生巨大影响的数据科学家（Data Scientists）。他（她）们推动了整个领域的发展，毫无疑问，无论是在学术界还是还工业界，他（她）们都是一座座山头式的人物。他（她）们是我们这些从事大数据产业发展的榜样。他（她）们便是所谓的大师级人物。 在这里我...

【世界模型】Yann LeCun 的愿景是让人工智能系统像人类一样学习和推理

它由两个子模块组成：内在成本，它是硬连线且不可变的（不可训练），并计算立即的不适（例如对代理的损害，违反硬编码的行为约束等），以及批评者，这是一个可训练的模块，可以预测内在成本的未来值。它的作用是双重的：（1）估计感知未提供的有关世界状况的缺失信息，以及（2）预测世界未来可能的状态。世界模型如何学习世界的抽象表示，以便保留重要的细节，忽略不相关的细节，并可以在抽象表示的空间中进行预测？直到最近，唯一的方法是使用对比方法，其中包括显示兼容 x 和 y 的示例，以及大量 x 和不兼容 y 的示例。

“深度学习教父”遇见诺贝尔物理学奖，唤起了 13 位 AI 界大神的回忆……

这个概念对至少三个重要学科产生了巨大的影响：统计物理、计算机科学与人工智能，以及神经科学。作者 | 王启隆出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）10 月 8 日，瑞典皇家科学院在瑞典首都斯德哥尔摩揭晓了今年（2024）的诺贝尔物理学奖，获奖者为美国普林斯顿大学 John J. Hopfield 和加拿大多伦多大学 Geoffrey E. Hinton，以表彰他们“基于人工神经网络实现机...