LeCun 在 ETH 演讲称靠 Scaling LLM 到 AGI 不可能

rohanpaul_ai · x · 2026-10-03

Yann LeCun 在 ETH Zürich 最新演讲中重申：把 LLM scale 到 AGI 是「不可能的」。他给出了一组对比数据：一个 LLM 的训练数据约 30 万亿 token，约合 10^14 字节的文本，一个人读完需要约 40 万年；而一个 4 岁儿童仅通过视觉，在大约 1 年 10 个月内就接收到等量（10^14 字节）的数据。他认为智能的定义是快速学习新任务或无先验训练也能执行的能力——比如青少年约 20 小时学会开车——而 scaling 只增加存储的知识，并不能产生这种适应能力。完整视频来自 Perfology Clips 频道。