RL的未来迷雾：LeCun的技术战略何去何从？

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原标题：RL「误人」？LeCun 在技术路线上又有何战略摇摆？
文章来源：机器之心
内容字数：4524字

AI & Robotics 业内要事解读

本周的通讯为您解读了三大重要话题，包括强化学习（RL）的争议、视频生成模型的进展，以及企业在2025年优先集成AI的原因。以下是每个话题的要点总结：

1. 1. 强化学习的争议与LeCun的技术战略

   Andrej Karpathy近期表示后悔选择强化学习（RL），认为这是其研究生涯中的重大错误。他曾在2015年认识到循环神经网络（RNN）的潜力，但后期却未能持续深耕。与此相对的是，Yann LeCun始终对强化学习持保留态度，并且在技术路线上的坚持未曾改变。他推崇的技术经历了几轮变革，从无监督学习到自监督学习（SSL）及能量模型（EBM），最终形成了以Objective-Driven AI为核心的自主智能架构。

2. 2. 视频生成模型的现状

   自Sora发布以来，主流视频生成模型的表现如何？类Sora模型是否已追上？目前，T2V（文本到视频）模型面临的共同挑战包括生成质量和应用场景的局限。尽管有一些关键技术进展，AI视频生成应用仍需进一步提升以达到“好用”的标准。

3. 3. 2025年企业IT优先事项

   在未来的企业竞争中，集成AI至产线被视为关键优先事项。企业IT领导者关注的高优先任务包括AI投资回报率的提升及其与FinOps的结合。随着AI技术的发展，企业的AI预算也在不断增加，反映出对AI技术的重视和期待。

本期通讯还包含30项本周AI与Robotics领域的速递，涵盖技术、国内和国外的最新动态。想了解更多详细信息，欢迎查阅完整版通讯。

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