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著述仅代表作家本东说念主不雅点

1月9日，CES2025现场，Meta 副总裁兼首席东说念主工智能科学家杨立昆与Wing Venture Capital 研究主管Rajeev Chand进行了一场对谈。对话中磋商了AGI、scaling law、宇宙模子、AI智能体等热门话题。

杨立昆认为AGI这一术语自身莫得试验意旨，他强调东说念主类智能是高度专科化的，称AGI并不代表东说念主类级智能，此外他还暗示AI智能体是一个挑战，而非现成的管理决议。

以下是本次对话完好实录，经翻译裁剪：

主握东说念主：早上好。咱们很幸运今天能请到一位东说念主工智能的三位教父之一。他是图灵奖的得到者，以及许多我无法在此列出的其他奖项。他在 Meta 担任首席 AI 科学家。请环球和我一说念宽宥 Yann LeCun 来到 CES。

是以 Yann，为了准备此次会议，我向许多东说念主类和非东说念主类商讨了问题。我准备了两页的问题列表，咱们会尽可能多地回应。让咱们从本周的新闻运行。OpenAI 的 Sam Altman 在本周早些时候发布博客称，让我确保我正确地使用了这些词，"咱们知说念如何构建AGI ，况兼咱们运行转向超等智能。"咫尺，你对AGI和 2025 年的预测有一些机敏的措辞。你的反馈和想法是什么？

AGI 这个术语自身是意外旨的

杨立昆：好的，率先，这的确取决于你所说的AGI是什么道理。坦率地说，我不可爱这个短语，因为东说念主们用它来基本上暗示达到东说念主类智能水平的智能，而东说念主类智能短长常专科化的，咱们认为咱们领有通用智能，但咱们莫得。咱们是超等专科化的。是以系数这个词AGI这个短语，在我看来是离奇乖癖。

然而，咫尺如果咱们磋商东说念主类水平的智能，这是什么道理？咱们是否需要能够通过讼师履历锤真金不怕火或大学入学锤真金不怕火？问题是，咱们无法揣度这少量，因为对于咱们能想出的每一个测试或每一个基准，咱们将能够构建一个专门的系统来打败该基准。而且多年来，通过拼装系数这些系统，咱们将领有能够作念许多事情的系统。但这并不料味着它们具有东说念主类水平的智能，这并不料味着它们具有盘算、推理、管理问题、贯穿物理宇宙的系数才智。

主握东说念主：那么你如何知说念Llama或后续模子是否达到了东说念主类水平的智能呢？这是你更可爱的说法。你若何知说念呢？

杨立昆：竣工不可能，咱们今天所知的这种类型的自总结大说话模子会达到东说念主类水平的智能。它不会发生。好吗？是以，我不知说念 Sam 指的是什么，他指的是哪种类型的架构，他莫得说。嗯，畴昔，他说，咱们离AGI还非凡千天，岂论你若何贯穿，我欢喜这少量。那是数千天，问题是有些许个千？你知说念，1000 即是三年。是以咱们至少还有三年时辰，但还不啻于此。 如果，咱们在 Meta 的 FAIR 正在进行的策划得手了，因为咱们也有一些对于如何达到东说念主类水平智能的想法。如果一切得手，而且咱们莫得碰到任何遮挡，我不认为这会在五六年之前发生。

主握东说念主：是以我不想在界说上破耗太多时辰，因为它有点让东说念主认为败兴，然而当 Sam 和 OpenAI 磋商AGI时，是以我查了一下，在网站上，它是一个高度自主的系统，在大多数经济上有价值的使命中胜过东说念主类。显著，对于东说念主类水平的智能，一个 AI 系统不错完成东说念主类不错完成的系数才略任务，况兼进展出近似的水平。是以存在互异，使命与任务，全部与大多数。然而 Yann，咱们 Sam 所说的AGI和你所说的东说念主类水平，咱们大致是在消失个范围内照旧这些是截然有异的东西？

杨立昆：截然有异。我的道理是有些任务是隧说念的才略任务，通过饱和数目的老师数据和一种新式的架构，咱们可能会在相对较短的时辰内达到。然后还有一些像东说念主类的任务，许多东说念主类皆不错完成，比如管说念维修。咱们不会很快领有自动化的管说念工，它相称复杂。它需要对物理宇宙和主宰等有相称深远的贯穿。咱们不是，这不是因为咱们不成建造机器东说念主。只是咱们无法让它们变得饱和贤慧，真实处理物理宇宙。事实上，咱们致使还远莫得达到任何动物（猫或狗）对物理宇宙的贯穿水平，它们比咱们今天领有的任何 AI 系统皆更了解物理宇宙。

主握东说念主： 是以当 Sam 说咱们知说念如何构建AGI 时，让咱们暂时坚握他的界说，况兼，你是否定为 AGI 的这种界说是不错杀青的，斟酌到你的界说与他的界说截然有异。他的界说在 2025 年不错杀青吗？

杨立昆：我认为这是一个很晦气的界说。是以，我不认为它特意旨。这就像每个东说念主皆提议了东说念主类水平智能的基准，并说，如果你在这个基准上取生效利，那么你就杀青了东说念主类水平的智能。而且东说念主们一直犯着一样的失实，仍是有差未几 70 年了。回到 50 年代，其中一个最早的东说念主工智能规范， Newell 和 Simon，东说念主工智能的前驱之一，他们相称谦善地称之为"通用问题管理器"，因为他们认为这个规范不错管理系数问题，表面上它不错，但试验上却不成。这是基于搜索之类的东西，东说念主工智能领域的东说念主们一直在犯这个失实。况兼说曾说过，咱们咫尺有不错打败咱们棋战的系统，那么很快，它们就会像咱们一样贤慧，咱们咫尺有不错在沙漠中驾驶汽车的系统，很快，咱们就会有自动驾驶汽车。不管若何，五年了，咱们仍然莫得。13 年畴昔了，很快咱们就会有不错回应任何问题的系统。咱们正在接近这少量，但咱们仍然很远处。

只须咱们提议的问题的结构或阵势与模子在老师经过中所学习到的样式相匹配，大说话模子就会回应。你稍稍改造一下贯通，他们就莫得知识。知识的见识，咱们什么时候会有具有知识的机器呢，这是一个蹙迫的问题，如果莫得对物理宇宙的贯穿，你是无法得到谜底的。

畴昔彭胀的关节：

从界限化到推理时搜索与宇宙模子 

主握东说念主：回到咫尺的情况。我听到你说大说话模子不会达到东说念主类水平的智能。回到咫尺的状态，在畴昔两三年，对于scaling laws有许多筹商。对于scaling laws 是否对大说话模子减缓，以及新的测试时策划模子是否能再行激活或规复界限化。你认为这些测试时策划模子是否能成为大说话模子系列中全新的彭胀方式？

杨立昆：好的，彭胀正在饱和。咱们在畴昔几年中经历的指数弧线咫尺正在酿成 S 型弧线。每个指数弧线在某个时候皆会酿成 S 型弧线，至少在现实宇宙中是这样。而且，老师越来越大的大说话模子和使用越来越多数据的资本，正以简直呈指数级的速率增长。性能并莫得按照有关的scaling law那样增长。是以咱们只是依靠界限化是无法达到主张的，对吧？那些几年前宣称的东说念主，他们咫尺仍是改造了主意，趁便说一下，只是是彭胀就不错达到东说念主类水平的智能，这显著不是这种情况。我耐久以来一直倡导的是，盘算和推理。这是什么道理？而且我一直在磋商这个话题有大要八年的时辰了。

这意味着，领有一些对宇宙的心理模子，使得它们能够预测我方行动的罢了，然后盘算一系列行动，以杀青某个特定主张。这不是什么新想法。试验上，在最优收尾和机器东说念主时期中，它相称经典，这称为通顺盘算或模子预测收尾。咫尺，在大说话模子领域的东说念主们正在再行发现这少量，他们称之为推理时搜索。既存在于传统东说念主工智能中，也存在于像最优收尾这样的工程学科中。你并不是通过简单地通过一层层的神经麇集策划系统的输出，而是具有某种主张函数，通过优化你的谜底，搜索一个得志特定主张的谜底。

主握东说念主： 那么 O3 和 Gemini 2.0 快速想考，在你看来，它们是否是大说话模子全新且握续的彭胀？

杨立昆：是以他们如委果进行搜索，但他们在记号空间中进行搜索。 是以基本上在单词的空间里，这个想法短长常陈腐的，它仍是被用于深度学习和游戏系统，例如 AlphaGo、AlphaZero 以及来自其他玩家的等效系统。是以基本上，你让系统生成大批单词或输出序列，或者他们可能进行的游戏的出动。然后，你有一种方式，只生成那些有后劲的序列。接着你会有第二个神经麇集来评估哪些是最好的，然后选拔最优的。这相称喜跃，因为你必须在一个指数增长的序列数中进行搜索。是以它是极其喜跃的，试验上咫尺它在经济上并不可行，没错，这亦然为什么OpenAI要为这个工作收取每月200好意思元，却还莫得盈利的原因。

主握东说念主：我之是以花几分钟筹商这个话题，是因为最近有过一场正常的筹商，大要三四个月前曾有论调称彭胀性仍是走到额外。Ilya 谈到过预老师期间的收尾。而在O3中，也有许多对于"测试时策划"是新的彭胀旅途的筹商，激起了不少兴奋。你也让一些东说念主——如果我贯穿正确的话——像Jensen等东说念主运行反想这种彭胀性的问题。也许，这是一种想考方式。那么咱们不错为此设定一个目的。假定从Llama2到Llama3的创新是一个单元，而Llama 4，我服气瞻望将在本年发布。那么从Llama 3到Llama4的增长预期是会和从2到3的增长近似吗？那么，畴昔的两三代，进展的目的应该会是什么样的呢？

杨立昆：好的，率先我认为，事情将会有握续的进展，因为咱们在工程时期、数据网罗等方面会束缚取得进展。但一朝咱们领有一个经过正常考证的架构，况兼能够像我刚才提到的那样，使用心理模子来进行推理，咱们将看到真实的冲破。是以，当咱们进行想考、盘算和推理时，咱们并不是一字一句地写下咱们意料的每一个词，这有点像刻下的"测试时策划"，对吧？你生成大批的词汇，然后从中选出看似最优的那些。那并不是咱们进行推理的方式。咱们的大脑在推理时领有一个对刻下情境的心理模子，况兼咱们凭证这个模子来盘算一系列行动，以杀青某个特定主张。我称之为主张驱动型东说念主工智能。是以，真实的时期挑战在于：如何老师系统，让它具备这些宇宙心理模子。因此，咫尺在AI研究领域，你不错看到另一个关节词——宇宙模子，或称行动条款下的宇宙模子。这些模子基本上是允许系统进行盘算和推理的关节。在刻下买卖部署的AI系统中，这类模子并不存在，但在研究领域，尤其是在机器东说念主学的配景下，许多东说念主仍是运行深入研究这一标的，因为你不成冷落像通顺盘算这样的问题。因此，我认为，这些时期的冲破将在畴昔几年内杀青。

主握东说念主：那即是说，下一次你真实感到兴奋的彭胀即是这个标的了？这是你期待的下一个冲破

杨立昆：没错，这恰是咱们在FAIR所专注的标的。咱们随和的是下一代东说念主工智能系统，它能够贯穿物理宇宙，具备握久的挂念，领有一定进程的知识，况兼能够进行盘算和推理。

主张驱动型 AI与下一代架构

主握东说念主：让咱们筹商一下下一代架构。Yann，您多年来一直是反传统的前锋，况兼这一态度是正确的。那么，您咫尺提倡消释生成模子，这是另一个"下一代架构"吗？消释概率模子、对比学习模子，致使消释大部分强化学习？我知说念我刚才简要提到过这少量，但从相称高的层面来看，主张驱动型 AI 和 JEPA 到底是什么？

杨立昆：好的，率先，咫尺许多AI系统所依据的基本原则或范式，主如果自监督学习，这是我仍是倡导了十年致使更永劫辰的一个标的。自监督学习的中枢想想是：你并不老师系统去践诺某个特定任务，而是让它预测输入数据中的缺失信息。举个例子，一个大说话模子假定咱们有一段文本，系统的主张是预测文本中的下一个单词。即是这样简单。令东说念主讶异的是，通过这种方式，系统不仅学会了如何生成说话，致使能够贯穿大批的说话内容。

咫尺，将这一想想讹诈到现实宇宙中。老师一个系统去预测视频中行将发生的事情，这个见识仍是存在了很永劫辰。我个东说念主在这个领域仍是使命了近20年。因为有一种不雅念是，如果你能够进行预测，你就基本上构建了一个现实宇宙的心理模子。畴昔的20年里，我大部分时辰皆在研究生成模子。这个想法的基本道理是：如果我给你一段视频，我暂停它，然后老师系统去预测接下来会发生什么，也许我会给它一个我认为会在视频中发生的动作。系统是否能预测视频中接下来会发生的事情？基本上，这是一个绝对的失败。失败的原因在于，你无法预测现实宇宙中的系数细节。

举个例子，如果我拍摄了房间一角的视频，逐渐动掸录像机然后暂停，我问系统："你能预测视频的其余部分吗？"系统可能会预测出这是一个会议室，东说念主们坐在椅子上之类的内容。但它显著无法预测你们每个东说念主的外貌，对吧？它无法预测地毯的纹理，灯光的模样等等。这些细节是无法预测的，因此，生成模子的中枢任务即是预测这些细节。许多视频预测系统即是在尝试预测视频中的每个细节，但这注定是行欠亨的。

因此，在畴昔五年里，咱们一直在研究一种称为JEPA的全新架构。JEPA代表的是集中镶嵌预测架构（Joint Embedding Predictive Architecture）。JEPA的中枢想想是：你不会预测系数的细节，而是老师系统学习视频、文本等的详尽暗示，然后在这个详尽暗示空间中进行预测。而系数无法预测的细节则被从该暗示中去除。这使得预测问题变得愈加简化，况兼驱动系统学习对于环境的有关信息。

咫尺，咱们仍是有一些系统能够在一定进程上进行策划和行动，并在现实宇宙中杀青近似的操作。咱们行将提交的一篇论文露出，这些系统仍是得到了一些知识，因此它们能够识别视频中是否发生了不可能的事情。

主握东说念主：是以这些系统仍是得到了一些知识。

杨立昆：是的，得到了一些知识。这是一个真理的策划，我一直在筹商这个话题。如果你斟酌一下大型说话模子老师时所用的数据量，大要是 20 万亿个Token，那即是像Llama 3 等模子所用的数据量。这些数据基本上来自互联网上系数公开可用的文本。

主握东说念主：那么 JEPA 是在哪个版块的 Llama 中出现的？是哪个世代的 Llama？

杨立昆：如果咱们行运的话，应该是 Llama5。

主握东说念主：如果行运的话，Llama5。哇，这比我意料的要早。

杨立昆：是的，如果咱们行运的话。那么，好的，20 万亿个 Token。每个 Token 大要是 3 字节，是以统共统共即是 6 × 10¹³ 字节，四舍五入后大致是 10¹⁴ 字节。嗯，咱们需要几百年才能读取完这些数据。你不错假想，这是一繁密的数据量。咫尺，假定咱们将这个数字与视觉皮层在四年中所得到的信息量进行相比。一个孩子在四年内大要醒着 16000 小时。视神经每秒传输大要 2 兆字节的信息到视觉皮层。通过策划，在四年的时辰里，一个孩子招揽到的视觉信息总量大要是 10¹⁴ 字节。这告诉咱们，只是通过文本数据来老师 AI 是无法杀青东说念主类水平的智能的，这种情况永远不会发生。

主握东说念主：是以，Yann，在准备此次会议时，正如我之前提到的，我让 ChatGPT、Gemini 和 Meta 向你发问，并要求它们提议一些更具争议性和更实时的问题。只好 Gemini 知说念你对于JEPA 的使命，并向你提议了有关问题。那么，濒临大界限老师和基于能量的模子在策划资源和合适数据库的可用性方面的挑战，你如何看待这些问题？

杨立昆：是的，基于能量的模子与我之前提到的见识有关，现如今东说念主们称之为测试时策划。它的中枢想想是，你通过优化策划系统的输出，而不是单纯通过固定数目的神经麇集层进行策划。系统的主张是通过某个主张函数来揣度输出罢了是否顺应特定主张，例如赢得一场海外象棋比赛，或是掀开一个水瓶，任务不错是任何你设定的主张。系统需要一个里面宇宙模子，通过这个模子来细目一系列操作，以得志这个主张。用于描写这种使命道理的数学框架（如果需要的话）即是所谓的基于能量的模子。简单来说，你会有一个能量函数，它会在测试时通过最小化与系统输出的偏差来进行优化。是以，测试时策划的想想并不是新的，它是一个相称经典的见识。

主握东说念主：那么，终末一个问题是对于JEPA。Arvin，Perplexity 的投资者之一，如果我没记错的话，他曾在 Lex Fridman 的节目上赞赏了你畴昔几十年中的许多正确预测。他趁便提到，他并不认为JEPA 是正确的步调，天然他莫得具体诠释原因。你会对那些可能不像你今天那样看好 JEPA的东说念主说什么？

杨立昆：嗯，我认为你所说的是，他还莫得看到任何演示标明JEPA 会成为下一代 AI 系统的基础。如实，他是对的。我的道理是，咱们还莫得完全构建出它。但它行将面世。我一直以来的研究方式是设定一个相称唯利是图的主张，然后想考系统的哪些特征最终能够指导咱们到达这个主张，况兼从那运行迈出第一步。我要告诉你，我一直不认为自总结大说话模子会带咱们走向东说念主类级别的智能。对此，我从未改造过态度。嗯，它们相称有用，咱们应该持续研究它们。咱们在 Meta 有一个繁密的团队竭力于部署这些模子，这短长常棒的事情，对吧？但动作通向东说念主类级智能的说念路，它们稍显散播守护力，致使有些误导。

因此，真实需要的系统是能够进行推理和盘算，况兼对物理宇宙有一定贯穿的系统。要杀青这少量，这些系统必须在底层具备这些才智。

5、6年内不会杀青AGI

主握东说念主： 那么，这是一个相称基本的问题。按照您的界说，您认为咱们何时能够杀青东说念主类水平的智能？

杨立昆： 如我在回应第一个问题时提到的，我认为这至少在咱们领有一个了了的蓝图之前不会发生。

主握东说念主： 那么您会说这需要数千天的时辰吗？

杨立昆： 数千天，具体有些许个千呢？我认为在畴昔五到六年内，咱们不太可能杀青这一主张，至少在莫得了了的杀青旅途之前是如斯。而且，即使有了蓝图，咱们仍然需要更多时辰来将其付诸实践。要知说念，AI 发展史上曾屡次发生近似的情况，东说念主们老是对刚刚提议的新时期充满过高的盼愿，研究词最终罢了往往令东说念主失望。

AI智能体是一个挑战，

而不是一个现成的管理决议

主握东说念主： 那么让咱们聚焦到近期的 2025 年。您认为AI Agent会成为一项激发正常兴奋的时期吗？2025 年会是 AI 智能体的崛起之年吗？在咱们两个月前举行的私东说念主峰会上，咱们商讨了 300 位时期高管，AI 智能体一词在畴昔的趋势中占据了最蹙迫的位置。

杨立昆： AI 智能体是一个挑战，而不是一个现成的管理决议。从某种角度看，每个东说念主皆知说念咱们需要构建能够进行盘算和决策的系统。问题在于，如何杀青这一主张？对此，我的回应是：JEPA、基于能量的模子、宇宙模子和主张驱动型 AI，这些皆是构建的关节时期。

主握东说念主： 是以，您认为要构建 AI 智能体，是否需要系数这些时期的团结？或者，AI 智能体是否代表了用户自主行动的才智？它会在本年兴起吗？

杨立昆： 咱们不错从两个角度来看待 AI 系统的行动才智。率先是永远的主张，就像我之前所说的那样，建立一个能够进行推理、盘算并贯穿物理宇宙的系统。而从短期角度来看，咱们如何调养现存范式，使其能够践诺一系列行动。事实上，咱们不错通过大批现存的策划数据来老师 AI 系统，然后让它凭证这些数据调养和反刍策划。例如，你问系统如何安排一次哥斯达黎加度假的行程，它就会凭证以往的教养和数据提供建议。这是因为它在大批的策划数据中进行了老师，而不单是依赖于对哥斯达黎加舆图的了解。要让系统能够从零运行进行盘算，咱们还需要下一代的 AI 系统。

同期，在一些特定领域，AI 也能够展现一定的行动才智，例如编写代码。代码生成任务触及到策划和考证，因为咱们不错查验代码是否能运行并产生灵验的罢了。这是因为代码动作 AI 代理的一个特例，提供了考证其输出灵验性的阶梯。

主握东说念主： 让我转向开源。显著，您和 Meta 是开源的坚韧支撑者。我的一位共事问我一个问题：您是否看到 Llama 的开源孝敬既是内容性的，又是 Llama 开发团队未始意料的？如果有，能否例如诠释？

杨立昆： 是的，这如实存在。显著，有许多讹诈规范开发者在使用 Llama 并对其进行微调，以顺应特定说话的生成或解答特定问题。事实上，仍辱骂凡十家初创公司给与这种方式，基于 Llama 开发垂直讹诈规范。这种模式匡助咱们创造了一个新兴产业，尤其是在需要一定秘密保护况兼要求土产货运行的讹诈场景中，Llama 显得尤为适用。此外，咱们还看到，一些大型公司也运行从独到系统转向开源平台，因为这样他们不错得到更多的收尾权。

同期，开源社区对 Llama 的孝敬也相称显赫，至极是在贯穿大说话模子进展方面的孝敬，比如在哪些情境下它们能够进展精湛，在哪些情境下则会碰到勤勉。此外，开源社区还在束缚优化 Llama，尤其是在镶嵌式硬件、低精度算术等领域的讹诈上，这些进展使得 Llama 不错在普通硬件上运行，而无需依赖喜跃的 GPU。

监管开源平台和研发意外旨

主握东说念主： 对于监管的问题，Yann，您多年来一直无须婉言地抒发对监管的看法。您曾指出，监管应聚拢在讹诈层，而不是模子层。您是否定为，某些形势的监管适用于模子层？

杨立昆： 快速回应是：不。我认为，监管研发是没特意旨的。监管研发的风险在于，如果你对开源模子进行监管并将其发布到开源社区，最终会让系数这个词社区承担背负风险。大多数公司皆不肯意承担这种风险。如果出现任何连带背负，比如有东说念主使用 Llama 的某个自界说版块作念了不好的事情，而你也要为此负责，那么 Llama 很可能会从第二天运行隐没。咱们从未看到有东说念主因为 Linux 出现失实而告状 Linus Torvalds 或 Linux 基金会。即使你家的 Wi-Fi 路由器（运行 Linux）被黑客入侵了，你也不会告状 Linus Torvalds，致使不会告状 Linux 基金会，而是会找路由器的制造商。因此，对于已部署的居品，如实需要进行监管和背负根究，但对于开源平台和研发阶段的使命，竣工不应该进行监管。

AI 智能体将与东说念主类共同存在于

虚构和物理环境中

主握东说念主：Yann，我想用一个快速问答阵势收尾这一部分。请简陋回应"对"或"错"，并简要讲授原因。咱们将从第一个问题运行。遐想畴昔，AI 智能体将与东说念主类共同存在于虚构和物理环境中。

杨立昆：对。

主握东说念主：为什么？

杨立昆：我认为在畴昔10到15年内，每个东说念主皆会随身佩戴AI助手。它可能镶嵌到智能眼镜或近似开辟中，成为咱们日常生涯的一部分。它们将永久跟随咱们，就像咱们身边有一支永久跟从的团队一样。这些团队成员是虚构的，而咱们每个东说念主将像大公司高层一样，领有我方的虚构助理。

主握东说念主：这是Jensen昨天提到的不雅点——"通用机器东说念主的ChatGPT时刻行将到来。"

杨立昆：这取决于你是否具有永远眼神。是的，畴昔几年将会迎来一个迁徙点。跟着宇宙模子、盘算等时期的非常，下一代机器东说念主将成为可能。天然咱们咫尺还莫得完全达到阿谁阶段，但它会发生，致使可能同期发生——即机器东说念主制造商有才智以合理价钱分娩出高效的机器东说念主。

主握东说念主：那么，你意料通用机器东说念主会在两年后、三年后、五年后照旧十年后到来？

杨立昆：我认为是在三到五年内。

主握东说念主：对或错。请简陋诠释原因。在畴昔五年内，AI 智能体将能够进行并撰写被NeurIPS等时期会议接管的研究。

杨立昆：错。至少在莫得东说念主类指导的情况下，AI 智能体不会达到这种水平，尤其是不会达到像研究生那样的水平。

主握东说念主：那么，在畴昔15年内呢？

杨立昆：嗯，我的道理是，咱们咫尺正在竭力让机器变得饱和贤慧，接近猫的智能水平。你提到的是一个科学家，而非一只猫。

主握东说念主：剖判了——莫得AI科学家。那么下一个问题，核能是得志AI动力需求的最好且最安全的开端。对或错，请用10秒钟诠释情理。

杨立昆：对。我一直认为核能是最好的选拔，是的。

主握东说念主：倒数第二个问题。你的推文很精彩。2025年，你认为当选总统和埃隆·马斯克的推文会有很大创新。

杨立昆：嗯，我听到不雅众席里有东说念主说"不"。好的，那么我咫尺不再在X上发帖了。嗯，我不再发布有内容内容的推文。我咫尺只转发我认为真理的内容，偶尔会对一又友或熟东说念主的帖子发表评述。就这样，推文就到此为止。

主握东说念主：对或错？20秒诠释原因。

杨立昆：我在Threads、LinkedIn和Facebook上发帖，那才是你应该去的场地。如果这个问题是对于我是否改造了政事不雅点，谜底是莫得。我对Elon的起火主要开端于他对科学机构的舛错。他舛错像Anthony Fauci这样的科学家，还告诉东说念主们不要上学，宣称大学变得过于"廓清"了。这种言论正在破裂公众对高档老师和科学机构的信任，我认为这是极其具有破裂性的。至于民主问题，那又是另一个话题。因此，我的态度莫得变化，而不酣畅的是，Elon也莫得改造。

主握东说念主：好的，Yann，感谢你参预咱们的访谈，感谢你这些年来为AI领域所作念的系数孝敬，使咱们今天能够取得如斯成就，也感谢你畴昔的使命。望望这个房间，群贤毕集。相称感谢Yann LeCun来到CES。

END

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