中国经济网版权所有 中国经济网新媒体矩阵 网络广播视听节目许可证（0107190）（京ICP040090） 双方都选择“分而不分”，交换投资差异，在新架构下继续共同探索人工智能的未来。文字| 《中国企业家》记者孔跃新编辑|马季英 11 月 20 日，图灵奖获得者、Meta AI 首席科学家 Yann Lecun 在 LinkedIn 上正式宣布，工作 12 年后将于年底离开 Meta。这位“人工智能教父”还在帖子中透露，他正在创建一家新的初创公司，以延续他多年来与团队推动的先进机器智能研究计划。新公司的目标是开发能够理解物理世界、具有模式思维、推理能力并计划复杂的行动序列的系统。杨丽坤的离开也反映出他与Meta 首席执行官扎克伯格谈人工智能战略。当Meta完全押注于大规模语言模型（LLM）并加速商业化时，杨立坤却长期走“世界模型”研究路线，并愿意为此投入十年甚至更长时间。尽管意识形态存在分歧，但双方都表现出了成熟务实的一面，开辟了“第三条防线”。杨立坤在感谢扎克伯格等高管的同时，更重要的是，他宣布Meta将直接成为他新公司的合伙人。这意味着双方将选择“分而不分”，交换投资差异，继续携手共创新架构下的AI未来。 01 科技狂人杨立坤1960年出生于法国巴黎附近。他的父亲是一名航空航天工程师。在他的影响下，他从小就对科学和工程产生了兴趣，经常自己制作航模和电子玩具。 17岁的杨丽坤拥有了他的第一台个人电脑，并用它自学编程并掌握了扎实的计算机技能。杨立坤就读于巴黎高等电子电气学院，于1983年获得工程学位。在校期间，除了应用数学和物理，他还阅读了大量神经科学和机器学习方面的文献，逐渐明确了自己在机器学习方面的研究方向。随后，他进入巴黎第六大学学习计算机科学，并于1987年获得博士学位。毕业后，他前往多伦多大学Hinton实验室担任博士后研究员。 1988年，杨立坤加入AT&T旗下贝尔实验室，这成为他职业生涯的重要转折点。在实验室里，他领导了卷积神经网络（CNN）的开发，该网络允许计算机模仿人类视觉来处理图像信息。自 2017 年起，国家收银机公司 (NCR) 就在银行读卡器中使用了这项技术。20世纪90年代中期。在鼎盛时期，该技术处理了美国 10% 到 20% 的支票。 1989年，杨立坤进一步结合卷积神经网络的理论与实践，提出了革命性的LENET模型。然而，受限于当时的硬件和算法条件，神经网络研究陷入低谷，资金支持薄弱，导致杨立坤和他的团队的研究暂停了六年。在“人工智能第二个寒冬期”，杨丽坤并没有“敲”出挫折。相反，他带着自己的意愿转而领导 DJVU 图像压缩技术的开发。直到1998年，他正式发布了LENET-5模型，这是第一个完整的卷积神经网络，为随后的深度学习革命奠定了坚实的基础。 2003年，杨立坤加入纽约大学担任教授，并创立了数据科学中心。 2013年，应Meta（Facebook）创始人邀请马克·扎克伯格，他加入公司并领导建立并领导offair实验室（人工智能基础实验室研究）。在杨立坤推动的“开放研究”模式下，博览会展现了强大的创新能力：2015年发布了resnet，突破了深度网络训练的瓶颈； 2016年推出Pytorch，目前已成为深度学习主要主流资源框架；并且在2017年，它在计算机视觉和自然语言处理领域取得了重大进展。 2019年，杨丽坤、约书亚·本吉奥和杰弗里·辛顿共同获得图灵奖。然而，杨丽坤与扎克伯格的“蜜月期”并没有持续多久。 2018年初，扎克伯格“辞去了”博览会负责人的职务，并任命原应用机器学习部门（AML）负责人来监管两个人工智能团队。杨立坤先生出任首席人工智能科学家，更加专注于科学研究。到 2022 年，Meta已全面转型至元宇宙，展会与新成立的现实实验室相结合，帮助开发AR/VR产品。两年后，随着原生AI应用Meta AI的推出，公司将展会划归产品部门，共同提升致力于AI开发的Gen AI团队的生产力。这一系列的调整逐渐让团队面临产品压力，原本承诺的免费研究环境被自上而下的项目和KPI所取代。 02 为了现实测试的利益，META 以 Open Source Llama 系列模型快速构建了一个庞大的开发者生态系统，与封闭的 OpenAi 和 Google 路线形成鲜明对比。这帮助Meta在大型竞争模式中站稳了脚跟。不过，作为Meta的首席AI科学家，杨立坤对于大语言模型（LLM）的技术路线一直持保留态度，并曾表示过对该技术路线的质疑。多次获得LLM学位。今年3月在美国举行的2025年联合数学大会上，他在演讲中再次强调“仅靠文本训练无法达到人类水平”；他主张通过“联合嵌入式预测架构”（JEPA）开发“世界模型”，创建具有长期记忆和推理能力的系统，并建议放弃“生成模型”。对于这条技术路线，杨立坤还强调，如果“世界模型”的相关问题在未来五到十年得到解决，有望构建一个真正具有规划和推理能力的智能人工智能系统。真相实现这一想法的唯一途径就是维护底层的“开源”平台。他强调自己是开源AI的铁杆支持者，但这几乎与扎克伯格目前在AI领域的战略和技术路线完全相反。对于扎克伯格来说，他需要的技术可以我们立即使用，而不是五年后可能有效的想法。尤其是在今年发布的 LLAMA 4 表现未达预期之后，扎克伯格更加渴望寻找能够立竿见影的产品解决方案。此后，Meta进一步推进AI战略，并在组织架构上实行了大权制。该公司向数据标注和管理公司Scale AI投资143亿美元，并收购其49%的股权。在此基础上，成立了“超级智能实验室”（MSL），并将原Fair团队、基础模型团队、应用AI团队整合到实验室。与此同时，Meta从Scale AI挖来28岁的CEO Alexandr Wang担任首席人工智能官，并邀请前Github CEO Nat Friedman监督产品团队。这次重组背后的基本逻辑非常清晰，让研究更直接地服务于产品实现，让科学家们能够更紧密地合作d 商业目标。 Fair团队以往享有的“相对独立的研究环境”已经逐渐弱化。现在他们必须匹配产品迭代的节奏，并且他们的研究方向也需要聚焦于“AI个人助理”等特定的业务目标。此外，Meta还加强了对Fair团队发表的论文的内部审查，这与杨立坤倡导的开放、开源理念有直接冲突。据了解，杨丽坤强烈反对新的评价体系，据信已于今年9月因不满而辞职抗议。今年10月，Meta再次对人工智能部门实施重大删减。约 600 名员工遇难。其中，以公平实验室为代表的长期主攻课题组一直是“重灾区”。许多关键研究人员，包括该研究的专家帕田远东，他也是o 留下来的这样的安排，已经是很强了。值得注意的是，这一轮失踪并没有影响同年夏天新招募的顶尖AI人才，尤其是王涛直接管理的TBD实验室的成员。耐人寻味的是，失踪事件发生的同一天，杨丽坤在社交媒体上发布了与吴恩达的合影，并公开与备受争议的 LLAMA 4 项目断绝关系。他澄清，除了早期间接参与了 LLAMA 1 的开源推广外，从 2023 年初开始，LLAMA 2、3、4 都由 TBD Lab 进行推广；而他本人仍在展会上工作，专注于大规模语言模型之外的下一代人工智能系统的研究。扎克伯格主导的组织变革虽然没有直接针对杨立坤，但实际上通过重组决策权，增加了他在重点项目中的作用。这也可能是原因名词这也是他最终选择与meta分手的重要原因之一。然而，65岁的杨丽坤并没有选择退休，而是开始了自己的创业之旅。他的生意并不是从零开始的。他的团队长期培育的“世界模型”在视频预测、物理推理等关键技术上取得了突破，原Fair Lab的多名骨干成员有望加入他的新创业团队。凭借在人工智能领域的学术声誉和行业影响力，杨立坤的创业项目吸引了众多领先投资机构的关注。据媒体报道，相关知情人士透露，他已与多家国际一线基金启动融资谈判，初步估值已达到10亿美元水平。在AI行业面临技术选择的深刻冲突之际l 顶尖人才的路线和竞争，杨立坤的离开创业不仅标志着一代“学术”研究带头人的更替，也可能给整个AI行业的技术路线和生态变量带来新的竞争。 （责任编辑：朱晓航）