在2月23日，OpenAI推出了一款备受关注的AI视频生成模型Sora。然而，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun并不认同该模型的价值。他认为，OpenAI当前的方法完全偏离了实现“构建通用物理世界模拟器”的目标的方向。
LeCun在X平台上发文称：“通过生成像素来模拟世界的行为，就像曾经被广泛弃用的‘通过合成进行分析’一样，既浪费资源又注定失败。”这引起了许多专业人士的共鸣。
事实上，在机器学习领域中，存在一个长期存在的争论——生成模型和判别模型之间的差异。LeCun认为，生成模型通过“解释性潜在变量”生成像素的方法效率低下，并无法充分应对三维空间中复杂预测带来的不确定性。他进一步指出：“如果你只是想生成视频，这样做没什么问题。但如果你想理解世界如何运转，那么这种方法注定失败。”
同时，在评论帖子时他还提到自己正在开发的一种名为“V-JEPA”的视频联合嵌入预测架构（V-JEPA）。他认为，“与试图填充所有缺失像素的生成式方法不同，V-JEPA可以丢弃不可预测的信息，从而将训练和样本效率提高1.5到6倍。”这些言论表明LeCun对于开放时代的科技充满了期待，并且对未来充满信心。
然而，在行业内也不乏其他声音。尽管ChatGPT等大型语言模型在某些方面取得了成功，但像Sora那样模拟世界则需要处理更多的数据量和更复杂的模型参数。因此，未来如何发展还需要进一步探索和实践才能得出结论。
总体而言，在科技发展的道路上，没有完美的解决方案。只有不断探索、尝试、改进，才能使技术更加完善并应用于实践中。
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