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　　都说别惹离职 er，不止 LeCun，田渊栋也在个人年终总结中透露了一点内幕。

　　明明是被拉来给 Llama4 救火的，事先预想了四种可能，结果小扎给了我第五种……

　　此前就有消息爆料，DeepSeek的横空出世，让 Llama 4 还没发布就被甩在身后，逼得小扎疯狂加码 AI 投资。

　　小扎确实慌了，对内 push 上强度，要求 GenAI 部门加速 AI 开发和部署，还拉来原 FAIR 团队的田渊栋救火。

　　结果就是，团队之间沟通直接破裂。LeCun 他们想要做些新东西，但小扎更想要已经被验证过的、可以直接落地的技术。

　　不仅输了，还因为排行榜造假名声大跌，于是小扎彻底对团队所有人失去了信心，并将他们全部边缘化。

　　这也直接导致 Meta 开启了团队大换血：一边天价从硅谷各个公司挖人，一边又大刀阔斧裁掉老员工们。

　　田渊栋及其团队则是被率先波及的一群人。一月份被赶鸭子上架加入 Llama 4，十月份 Llama 4.5 一训完就被卸磨杀驴。这波田渊栋都得喊冤……

　　因为上头的压力，全组被迫放下手头正在做的工作，来 Llama 4 接烂摊子，距离发布 ddl 就剩 2 个月，还要处理所有 dirty work。

　　为此，田渊栋那时还专门画了个 2x2 的回报矩阵，计算了下干这事的四种结局：

　　结果哼哧哼哧干了几个月，小扎一个都没选，给了 Plan E：不问责负责人，转头把田渊栋和组员们一脚踢了出去。

　　不过好在田渊栋自己也想得开，他说自己已经待在 Meta 十多年了，最近几年更是抱着“公司快把我开了吧”的心态，所以也算是因祸得福吧，还给他接下来的小说创作提供了很多新素材（doge）。

　　（咳咳）言归正传，这几个月对于田渊栋来说，也不算一无所获，在强化学习训练的核心问题上他也有了些新的探索。

　　首先是大模型推理，继 2024 年底团队公开的连续隐空间推理（coconut）引发广泛关注后，团队继续通过理论工作 Reasoning by Superposition 进一步阐明了连续隐空间推理的优势所在。

　　与此同时，也分别从不同角度尝试提升模型推理效率：Token Assorted 通过隐空间的离散 token 减少计算开销、DeepConf 基于置信度提前终止推理、ThreadWeaver 制造并行思维链加速推理，以及在不同规模模型中用 RL 学习推理能力。

　　在可解释性方面，研究聚焦于 Grokking（顿悟）这一特征涌现现象，从记忆到泛化的突变过程入手，试图解释模型究竟学到了什么、和输入数据的关系、能达到怎样的泛化，也就是打开模型的黑箱。

　　简而言之，对于被拉来“背黑锅”这事，田渊栋对老东家还是手下留情了，虽然你不地道，但我已经 Let it go～

　　不过紧随其后离职的 LeCun 就没那么心软了，直接痛批 Meta 内部对 LLM 上瘾过甚，尤其是那些新挖来的超级智能实验室成员。

　　但大语言模型并非他们所想象的那样美好，LeCun 直言，LLM 有用但本质受限于语言，夸张一点说：

　　要实现人类水平智能，就必须了解物理世界的运作规律，也就是 LeCun 长期专注的世界模型，但 Meta 对此已经丧失了兴趣。

　　在研究路线上的分歧，也让 LeCun 不得不离开公司，开启自己人生的下一章 ——创业。

　　我是一名科学家，我能激励人们从事工作，以及猜测哪项技术会成功，但我不擅长组织管理，也实在太老了。

　　他们将目光聚焦在V-JEPA 架构上，试图通过学习视频和空间数据来理解物理世界，让 AI 完成规划、推理并拥有长期记忆，也就是他常说的高级机器智能。

　　LeCun 预计将在 12 个月内，见证该项技术的初始版本诞生，并在最近几年内实现大规模进展，虽然它显然还远远称不上超级智能，但至少在通往 AGI 的道路上，它存在希望。

　　而作为 LeCun 的老下属，田渊栋也拒绝了大厂们纷纷为他抛来的橄榄枝，刚刚正式宣布创业！

　　本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：鹭羽，原标题《LeCun 曝 Meta 作弊刷榜，田渊栋：我没想到这个结局》

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