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①通过浏览器下载

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打开“杨立昆辞职是美国AI泡沫破灭标志性的事件”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

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杨立昆辞职是美国AI泡沫破灭标志性的事件安装步骤:

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🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用杨立昆辞职是美国AI泡沫破灭标志性的事件软件。

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特别说明：杨立昆辞职是美国AI泡沫破灭标志性的事件软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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闭关一段时间。”冥河起身，对着乾元老祖一礼道。

> 厂商新闻《杨立昆辞职是美国AI泡沫破灭标志性的事件》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-24 00:29

• 编辑:CN

​图灵奖获得者、facebook首席人工智能科学家杨立昆（Yann LeCun）辞职，这是美国人工智能发展中一件大事，我将其看成一个重要的标志，意味着美国人工智能这个大泡泡，被戳了一个洞。

杨立昆在人工智能领域是神一样的人物。

虽然说有一个中文名，他并不是华人，他出生于法国，毕业于巴黎电子工程学院，长期从事神经网络研究，在贝尔实验室和AT&T实验室都工作过，又在普林斯顿和纽约大学担任过教授，也获得过图灵奖，2013年他担任Meta人工智能的负责人。

杨立昆很大程度代表着美国对于人工智能的理解，又一个大模型，大量的堆算力，希望最终建立起一个无所不能的模型，最后实现智能涌现。这一次他要从Meta离职，是要去创办自己的公司，去做“世界模型”（ CWM）。

如果作为学术，用另一个视角去探讨，当然没有任何问题，甚至也值得去探讨。但是人工智能的本质，这是产业和能力，付出是需要回报的。人类今天的智慧，是用几十万年时间积累起来的，透过生命的密码，一点一点的累积和遗传。

人工智能要超越人类的智慧，超越人类的累积，脱离场景，建立起一个最基础的世界模型，这一定程度上面是一种反人类的思维，人类根本没有这样的能力。

所以我们看到美国几家大公司，微软、 Google、Meta、特斯拉等，最近几年在人工智能领域投入了大量的资金，建立起若干个模型，用巨大的算力和能源做支撑，这些模型当然有用，也取得了一定的效果，然而投入的资源和产生的效果，是无法形成匹配的，在大量的资源投入之后，这些模型存在很多的幻觉，在大规模训练之后，新的版本提升并不明显。

人工智能还要大量的堆算力，鼓吹通用人工智能这样的概念，还是让人工智能一个一个的解决问题，通过大量解决问题，逐渐形成积累？让人工智能成为有价值的应用，而不是一个所谓的神。经过了几年的投入，这是一个必须要解决的问题。

今天在美国，几大公司为人工智能投入了大量的资金，累积了巨大的算力，但是这些投入回报并不明显，甚至在很长时间都看不到可能出现的回报，最近一段时间，美国关于人工智能泡沫的讨论，声音变得越来越大，这些巨大投入，只是变成了金融炒作，带来的实质性的回报是很不明显的。

相反中国在大模型领域，用较低的开销建立起数个模型，这其中很有代表性的就是deepseek，其他模型也有很好的表现。因为是开源模型，美国已经有企业和科研团队，利用中国的模型进行蒸馏和改造，变成自己的模型。

而在应用领域明显的是中国走在了前面，工业机器人、具身机器人、无人机、智能驾驶，甚至人工智能被用于军事系统，不是用一个神一样的通用人工智能解决所有问题，而是针对各自的领域，有价值的解决自己需要解决的问题，事实上这些领域，相对比较窄，复杂性没有那么高，可以用相对比较低的开销，实现很好的效果。就是投入少，效果明显。

面对中国越来越强的落地能力，美国人不得不回答一个问题，大量的投入什么时候才能够有回报，回报是什么？

美国人工智能泡沫的呼声，也反映了相关企业的焦虑，虽然可以金融炒作，但是不能这样一直炒作下去，大量的投入是需要产业的回报，是需要营收，甚至是需要利润的。

杨立昆之所以离职，他坚持的通用人工智能的理念，无法和Mate的迅速取得成果，让这个人工智能变得有用一致起来。对于扎克伯格而言，这么多的投入，并没有实质性的回报，他并不想坚持。

杨立昆离职，他不可能自己把“世界模型”支撑起来，他根本没有这样的资金。我相信逐渐会形成连锁反应，各家大公司都会去找那个替罪羊，最后自己出来承认就是一个泡沫。

通用人工智这就是反人类的，虽然我们都希望出现一个神，但是这个世界从没有神存在，这个世界就是人类自己一点一点积累起来的，人工智能也是一个领域一个领域的积累，逐渐形成自己的能力，这些能力整合在一起，就会变得非常有智慧。一个神一样的通用人工智能，形成了一切人工智能的能力，或者是所有人工智能的基础，虽然也有人相信，我是绝对不信的。

中美人工智能的竞赛，美国会被中国甩开，因为美国在通用人工智能上面耽误了太多的时间，中国走了一条实实在在的路。

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