杨立昆哈佛大学演讲：生成式大模型很糟糕，我们需要目标驱动的AI

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原标题：杨立昆哈佛大学演讲：生成式大模型很糟糕，我们需要目标驱动的AI
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杨立昆哈佛大学演讲：生成式大模型很糟糕，我们需要目标驱动的AI2024年3月28日，杨立昆在哈佛大学数学科学和应用中心（CMSA）做了一场学术演讲（2024 Ding Shum Lecture）。
杨立昆是法国计算机科学家Yann LeCun的中文名，他任Meta首席人工智能科学家和纽约大学教授，他带领 Meta 的团队推出了开源大模型领域 Llama。他与 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton一同获得2018年的图灵奖。
杨立昆在哈佛大学演讲现场
演讲标题：目标驱动的人工智能：迈向能学习、记忆、推理和规划的AI系统
演讲摘要：机器如何能够像人类和动物一样高效地学习？机器如何学习世界的运行方式并获得常识？机器如何学习推理和规划？当前的AI架构（如自回归大型语言模型）存在不足，我提出一种模块化认知架构，可能会回答这些问题。该架构的核心是一个世界模型，使系统能够预测其行为的后果，并规划一系列动作，以最优实现一组目标。这些目标包括确保系统的可控性和安全性。
演讲PPT封面
整个演讲1小时16分钟，演讲记录约12000字，本文对其进行了整理和缩略。
1. 机器学习很糟糕机

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