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LeCun 称扩大 LLM 规模无法实现 AGI
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AI 综述
2026 年 10 月 3 日，Yann LeCun 在 ETH Zürich 演讲中表示，靠扩大 LLM 规模实现 AGI 是“不可能的”。他给出的依据是：LLM 训练约使用 30 万亿 token（约 10^14 字节文本），人类需约 40 万年才能读完，而 4 岁儿童仅靠视觉在约 1 年 10 个月内就接收同等数据量。他认为智能是快速学习新任务的能力，例如青少年约 20 小时学会开车，而扩大规模只增加存储知识，并不产生这种适应能力。目前该事件仅有这一篇报道，尚无后续进展或不同说法。
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最新进展10月3日 18:57
LeCun 在 ETH Zürich 演讲中称扩大 LLM 规模无法实现 AGI。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)LeCun：靠扩大LLM规模实现AGI不可能
Yann LeCun 在 ETH Zürich 最新演讲中称，靠扩大 LLM 规模实现 AGI 是"不可能的"。他指出 LLM 训练约 30 万亿 token（约 10^14 字节文本），人类需约 40 万年才能读完，而 4 岁儿童仅靠视觉在约 1 年 10 个月内就接收同等数据量。他认为智能是快速学习新任务的能力，如青少年约 20 小时学会开车，扩大规模只增加存储知识，并不产生这种适应能力。
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