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深度学习三巨头之Yann LeCun（杨立昆）简介

在人工智能研究领域，Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio一直被公认为深度学习三巨头。 Yann LeCun，自称中文名“杨立昆”，计算机科学家，被誉为“卷积网络之父”，为卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Networks）和图像识别领域做出了重要贡献，以手写字体识别、图像压缩和人工智能硬件等主题发表过 190 多份论文...

【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...

AI 名人堂：Yann LeCun 卷积神经网络之父

Yann LeCun，1960年出生于法国，是当今世界最重要的人工智能研究者之一。他在20世纪80年代参与了卷积神经网络的发明，并在AI领域的低潮时期坚持了这一研究方向，贡献了众多工程实践成果，推动了人工智能图像分析技术的突破。LeCun不仅在学术界取得了卓越成就，也在工业界产生了深远影响。他在Facebook担任首席人工智能科学家和副总裁，领导着Facebook人工智能研究实验室FAIR（现Meta AI）。

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。

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。

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：

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。

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

【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...

三位深度学习之父共获2019年图灵奖，学术人生令人赞叹！！！

2019年3月27日 ——ACM宣布，深度学习的三位创造者Yoshua Bengio, Yann LeCun, 以及Geoffrey Hinton获得了...

人工智能的发展与未来：从Yann LeCun的观点谈起

在当今的人工智能（AI）领域，AGI（通用人工智能）已成为热门话题。许多专家认为，随着技术的不断发展，AGI的实现只是时间问题。然而，Yann LeCun——图灵奖得主、Meta首席AI科学家，近期却提出了不同的观点。他认为，当前主流的AI技术水平远不如一只猫，且自回归模型并不是实现AGI的最佳路径。本文将探讨LeCun的观点及其提出的解决方案，并分析其对未来AI发展的影响。

Yann LeCun最新万字演讲：致力于下一代AI系统，我们基本上不做LLM了

这些设备将承载着助手，可能不止一个，而是一整套。以动作序列为例，如果要预测两个动作产生的结果，可多次运行世界模型，按时间展开，先获取初始世界状态表示，输入动作 0 的假设，用世界模型预测下一个状态，再输入动作 1 及下一个状态，计算成本，通过反向传播和基于梯度的优化方法找出最小化成本的两个动作，这就是模型预测控制。实现这一点的唯一方法是通过隐函数，基本上就是像这里的目标函数，即上图的右侧的红色框所示，它主要用来衡量输入和提议的输出之间的兼容性，然后通过寻找与输入最匹配的输出值来计算最终输出。

Yann LeCun不看好强化学习，更喜欢 MPC。。。

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“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...