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硅谷扎堆押注LLM，杨立昆另辟蹊径，JEPA架构能否成为具身智能最优解？
本文基于图灵奖得主杨立昆的深度访谈，探讨了他对当前大语言模型（LLM）技术路线的批评。杨立昆指出LLM的自回归架构限制了推理能力，并提出了以视觉为基础的世界模型作为替代方案。他介绍了JEPA架构，该架构在抽象表示空间中进行预测，旨在实现更高效的具身智能。文章分析了这些观点对AI行业未来发展的潜在影响。
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