《LeCun 对抗 Sora，揭秘世界模型在视觉表征学习中的革命性突破》
    近日，AI 领域爆发出一场革新性的对话，焦点围绕着 OpenAI 的最新成果——Sora 以及它所采用的自回归生成式路线。然而，在众人为 Sora 的惊艳表现欢呼雀跃之际，人工智能领域的泰斗级人物 Yann LeCun 却对其提出了质疑。
    LeCun 教授对自回归生成模型表示不满，认为以 GPT 系列为代表的此类模型在理解世界方面过于肤浅，远不及真正意义上的“世界模型”。他指出，仅依据提示生成逼真视频并不等同于模型理解了物理世界的内在运作机制，其生成过程与基于世界模型的因果预测有着本质区别。
    为了进一步阐述自己的观点，LeCun 近期发布了一篇新论文《在视觉表征学习中学习和利用世界模型》，该研究详细探讨了如何构建并运用世界模型来提升视觉任务的表现。这项研究的核心在于，通过调整世界模型的容量，可以直接影响所学表征的抽象程度，并使之更加灵活适应不同任务需求。
    论文介绍了名为图像联合嵌入预测架构（I-JEPA）的世界模型实例，这是由 Meta 推出的首个基于 LeCun 世界模型概念的 AI 模型。相较于传统的重建像素的生成式架构，如变分自编码器、掩码自编码器和去噪自编码器，I-JEPA 在产生高质量视觉输入表达方面展现出显著优势。
    通过对世界模型的学习和微调，不仅可以实现从图像色彩抖动到复杂变换等多种任务的处理，而且能够在保持预训练每一部分的同时，以极低的成本完成下游任务的迁移学习。实验证明，当世界模型的能力足够强大时，它可以在潜在空间中有效应用变换，进而创造出更具竞争力的表征学习框架。
    总结来说，LeCun 教授的新论文揭示了世界模型在视觉表征学习方面的关键作用，通过调控世界模型的等变性和容量属性，不仅能够挑战当前主流的自回归生成范式，更为重要的是，这一方法为未来构建更深入理解现实世界的智能系统提供了新的可能和方向。