先说论文里那个最扎心的实验结果：大模型分得清鸟和家具，但分不清知更鸟和企鹅谁更像鸟。

这太真实了。我们在做实际落地项目的时候，经常遇到类似的情况。你让模型做一个泛化的分类，比如把一堆新闻归类到 体育、科技、娱乐，它做得贼溜，准确率经常能飙到99%，比人还快。我们当时还沾沾自喜，觉得AGI指日可待。

但是，一旦业务方要求再细一点，比如在 科技 类目下，区分这篇软文是对产品的 深度测评 还是 软广营销，模型立马就开始胡言乱语。

为什么？因为在宏观层面，词汇的共现概率是很明显的。体育 旁边经常跟着 足球、比分、冠军；科技 旁边经常跟着 芯片、算法、发布会。这种统计规律，大模型通过海量文本的训练，捕捉得非常完美。这就是LeCun论文里说的，在粗分类任务上，LLM表现远超随机猜测，甚至和人类的分类逻辑高度对齐。

但到了细微层面，也就是那个 典型性 判断上，大模型就露馅了。

人类的认知里有一个 原型 概念。说到鸟，我们脑子里第一时间浮现的是麻雀、鸽子、知更鸟这种 有翅膀、会飞、体型小 的形象。企鹅虽然生物学分类是鸟，但在我们的认知几何空间里，它处于边缘地带。它不会飞，它游泳，它长得像个不倒翁。

而在大模型的向量空间里，它没有 视觉、没有 触觉、没有 生活体验。它判断两个词近不近，纯粹看它们在文本里是不是经常一起出现。可能在语料库里，企鹅 经常和 南极、鸟 这两个词贴在一起，所以模型觉得它和 鸟 的距离，跟 麻雀 和 鸟 的距离差不多。

这就好比一个没吃过苹果的外星人，背完了《植物学大全》。他知道苹果是蔷薇科苹果亚科的植物，但他不知道咬一口苹果那种脆裂的口感，也不知道放久了的苹果皮会皱巴巴的那种手感。

他拥有数据，但他没有 体验。

这也解释了为什么我们在做RAG检索增强生成的时候，经常发现检索回来的内容虽然关键词匹配度很高，但语义上经常是南辕北辙。因为模型理解的 相关性，是概率上的相关，不是逻辑和意义上的相关。

LeCun这篇论文最硬核的地方，是用 信息论 里的 率失真理论 来解释这个问题。

这部分理论其实是通信领域的基石，当年香农搞出来是为了解决电话线怎么传信号不失真的。没想到六七十年后，成了审判大模型的法槌。

大模型的训练目标是预测下一个token。为了把这个任务干好，它必须拼命压缩训练数据。它要把互联网上那几PB的废话、知识、代码，统统压缩进那几千亿个参数里。

压缩的核心是什么？是 去重。去掉冗余信息，保留核心规律。

这听起来很符合 奥卡姆剃刀 原理，对吧？简单即是美。

但问题来了，人类的智能演化，目标从来不是为了 压缩，而是为了 适应。

我们在几百万年的进化里，保留了大量的 冗余 和 细微差别。比如我们对人脸的情绪极其敏感，眉毛稍微动一下，眼神稍微变一点，我们就能读出对方是高兴还是嘲讽。如果按照大模型的压缩逻辑，人脸可能就被压缩成 两个眼睛一个嘴巴 的抽象符号了，因为那样最省空间，最符合统计规律。

LeCun说，LLM追求的是 极致的统计压缩，而人类追求的是 适应性语义丰富。

这就解释了那个困扰我们很久的问题：幻觉。

以前我们总觉得幻觉是模型没学好，是数据不够多。现在看来，幻觉可能是这种压缩机制的必然产物。

当模型在压缩信息的过程中，为了追求效率，它必然会丢弃掉那些 长尾 的、细微 的、但对人类来说至关重要 的 意义。当你要它输出的时候，它就在丢失了细节的模糊空间里，用概率强行拼凑一个答案出来。

举个例子，我在做医疗大模型微调的时候发现，模型经常把两种症状描述很像、但病理机制完全不同的病搞混。从统计学上看，这两段描述的文本相似度太高了，模型为了省参数，把这俩概念在向量空间里压得太近了，把它们中间那道关键的 隔离墙 给当作冗余信息压缩掉了。

对于模型来说，这是高效；对于医生来说，这是事故。

如果你对这块的底层理论感兴趣，真心推荐去翻翻 Tishby 的 信息瓶颈理论 相关的论文。虽然满篇都是数学公式，比较枯燥，但它能让你从根本上理解深度学习到底在学什么。它会告诉你，为什么有些东西，单纯靠堆数据、堆算力，模型是永远学不会的。

LeCun这次其实是在给 OpenAI 那边的 Scaling Law 泼冷水。

现在整个行业都在赌，只要算力足够大，数据足够多，模型就能涌现出一切智能，甚至产生自我意识。LeCun说，拉倒吧。

你把一堆这种 统计鹦鹉 堆得再大，它也变不成人类。因为它缺了一个核心模块：世界模型。

这是LeCun最近几年一直在推崇的概念，也是我非常认同的一个方向。

真正的智能，得像人一样，脑子里有个世界的模拟器。

我知道如果我松手，手里的玻璃杯会掉地上碎掉。这是因果律，不需要我读遍全世界关于杯子的书，我通过物理交互就能学会。我知道那是一只猫，虽然它躲在沙发后面只露出了半截尾巴。这是物体恒常性。我知道我在会议上当众顶撞老板，明天可能就要被穿小鞋。这是社会推演。

这些能力，不是靠统计下一个词的概率得来的，是靠 感知 和 交互 得来的。

现在的LLM，就像是一个被关在黑屋子里的人，只能通过门缝递进来的纸条（文本）来了解世界。它读了关于苹果的一万种描述，但它从来没见过苹果，没摸过苹果。

所以LeCun认为，未来的路不在单纯的 自回归语言模型 上，而在 JEPA 这种联合嵌入预测架构上。这种架构不预测具体的token（因为那太浪费算力且容易出错），它预测的是抽象的特征表示。

这就像我们看电影，我们记不住每一帧画面的像素RGB值，但我们记得剧情走向，记得人物冲突，记得那种紧张的氛围。这才是高级的智能，这才是抓住了 意义 的压缩，而不是抓住了 概率 的压缩。

建议大家去读一下LeCun在2022年发的那篇长文 A Path Towards Autonomous Machine Intelligence。那简直是他的技术宣言，比现在市面上那些鼓吹AGI马上就要统治人类的营销文有营养一万倍。读完你会明白，为什么作为深度学习三巨头之一，他会这么瞧不上现在的GPT路线。

理论扯了一大堆，落地到咱们实际工作和职业发展上，这意味着什么？

我有几条非常直接的建议，都是真金白银砸出来的教训。

第一，别把大模型当神，把它当 接口。

在设计系统架构的时候，千万别指望LLM去处理核心的逻辑推理和严谨的知识判断。它就是个 交互层 和 胶水层。

你让它做做用户意图识别，做做文本润色，做做非结构化数据的提取，这些它擅长。但如果涉及到核心业务数据，比如算财务报表、做医疗决策、写复杂的法律合同条款，一定要外挂 规则引擎 或者 知识图谱。

这就是为什么现在 RAG 和 向量数据库 这么火。本质上，我们是在用外部的存储（显式记忆）来弥补模型压缩带来的记忆丢失。我们要建立自己的 知识库，把精确的知识存在向量数据库里，让大模型去 查，而不是让它去 想。

这里顺便提一嘴，选向量数据库的时候别光看跑分，要看对混合搜索的支持程度。像 Milvus 或者 Pinecone 这些工具，现在的关键能力都在于怎么把 关键词搜索 和 向量搜索 结合好，因为纯向量搜索有时候在精确匹配上真的很蠢。

第二，不要迷信 提示词工程。

前两年这个概念被吹得神乎其神，好像学会了写Prompt就能年薪百万。现在你看，凉了吧？

提示词工程本质上是在摸黑调参，是在试探这个统计模型的概率分布边界。这东西没有护城河，而且随着模型能力的提升，简单的Prompt就能搞定大部分事。

真正的护城河是 数据质量 和 Agent工作流 的设计。

你得去搞清楚如何清洗出高质量的SFT数据，如何设计精妙的 Agent 拆解任务流程。比如 LangChain 或者 AutoGPT 这种思路，把一个大任务拆解成 思考、搜索、执行、反思 几个步骤，用代码逻辑把大模型串起来。这才是硬功夫。

想深入了解这种工作流怎么搭建，可以参考 字节内部Agent实践手册.pdf。看看大厂是怎么在电商、办公这些复杂业务里，把“工具调用”和“API集成”玩出花的。你会发现，真正的Agent不是简单的对话，而是一个严密的工程系统。

第三，关注 神经符号人工智能。

这可能是下一个大趋势。纯神经网络（像LLM）擅长感知和模糊匹配，符号AI（像以前的专家系统）擅长逻辑和推理。LeCun的想法其实有点往这方面靠的意思，就是要有结构化的、理性的模块来约束那个疯疯癫癫的神经网络。

我们在做一些复杂场景的时候，已经开始尝试把 LLM 和 知识图谱 结合起来。知识图谱提供结构化的逻辑骨架，LLM提供流畅的自然语言肉身，这俩是绝配。

LeCun这老头子虽然有时候说话冲，在社交媒体上经常跟人对喷，甚至被网友嘲讽酸葡萄心理，但他确实是人间清醒。

大模型确实改变了我们和计算机交互的方式，极大地降低了内容生成的门槛。我自己每天也用 Copilot 写代码，用 ChatGPT 写邮件，效率提升杠杠的。

但是，不要把工具的便利性，误认为是工具的 自主意识。

它不懂意义，它只是记住了海量的词语搭配概率。它不知道你在难过，它只是根据上下文输出了 我很抱歉听到这个消息 这段高概率的文本序列。

这篇论文最大的价值，就是给我们泼了一盆冷水，让我们从AGI的狂热幻觉中醒过来，脚踏实地地去看看：这个黑盒子的边界到底在哪里？它能干什么？不能干什么？

承认LLM的局限性，反而是我们用好它的第一步。

未来的机会属于那些能驾驭工具，而不是盲目崇拜工具的人。咱们还得继续啃论文，继续写代码，继续在那些由于 压缩 而丢失的 语义细节 里，寻找真正的价值。

最后，推荐大家有空去读读 Judea Pearl 的 The Book of Why，讲因果推断的。如果你觉得Pearl的书太偏哲学，想要那种能直接上手写Python代码的实战指南，也可以去看Matheus Facure的 Causal Inference for the Brave and True 。因果推断是大模型目前最欠缺的一块拼图，也是我们人类智能最后的堡垒之一。

推荐两本让新手迅速“开窍”的因果推断神书！（含PDF下载）