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近日，图灵奖得主、深度学习三巨头之一的杨立昆（Yann LeCun）在巴黎的一家米其林餐厅内，首次面对《金融时报》谈及自己离开 Meta 背后的内幕。
在三个多小时的独家专访中，杨立昆不仅确认了外界关于他离职的种种猜测，更以罕见的坦率揭开了过去一年 Meta 内部在 AI 战略转型期间发生的剧烈动荡——从 Llama 4 模型涉嫌“刷榜”的诚信危机，到公司豪掷百亿引入 29 岁新高管引发的权力更迭，直至最后因技术信仰不同而彻底分道扬镳。
这场分裂的伏笔，最早可以追溯到 2025 年 4 月 Meta 发布的 Llama 4 系列模型。当时，Meta 推出了一款代号为“Maverick”的模型版本，该模型在行业内最具权威的 Chatbot Arena（聊天机器人竞技场）排行榜上一鸣惊人，以 1,417 分的成绩高居第二，一度压倒了当时的行业标杆 GPT-4o。
对于一直致力于通过开源重夺 AI 话语权的 Meta 来说，这本应是一场胜利。然而，开源社区的独立研究者们很快发现了异常。在 Reddit 论坛上，大量技术分析指出，Meta 提交给榜单测试的并非公开发布的通用版本，而是一个经过特殊微调的“针对对话场景优化的实验性版本”。
据分析，这个“版”模型被专门训练以生成冗长的回答和频繁使用表情符号，这种风格在当时的评分算法中极易获得高分。当 Chatbot Arena 平台方引入“风格控制”机制，剥离了格式带来的红利后，Llama 4 Maverick 的真实排名瞬间从第二跌至第五。
在这次采访中，杨立昆不再为前东家遮掩，他直言不讳地承认 Llama 4 的测试结果“确实被修饰了一点”。他透露，团队当时确实采取了用不同模型应对不同测试的策略，以博取更好的账面成绩。他表示，作为科学家，他的职业操守无法允许自己继续为这种行为背书。
如果说“刷榜”事件动摇了杨立昆对 Meta 价值观的信任，那么随后的高层人事巨变则直接导致了他在公司内部位置的边缘化。
2025 年 6 月，面对 Llama 4 市场反馈平平以及 OpenAI 持续领先的压力，Meta 首席执行官扎克伯格做出了一项令业界咋舌的决定。
他宣布斥资约 143 亿美元收购数据标注巨头 Scale AI 49% 的股份——目标直指 Scale AI 的创始人、当时年仅 28 岁的 Alexandr Wang。在管理层看来，通过海量数据堆叠和算力扩张，暴力破解通往通用人工智能（AGI）的道路是唯一可行的商业逻辑。
这一调整意味着，65 岁的杨立昆需要向比自己年轻 37 岁、且缺乏深厚科研背景的 Wang 汇报工作。尽管杨立昆在采访中试图表现得对此并不介意，称自己习惯了与年轻人共事，并提到 Facebook 早期工程师平均年龄仅为 27 岁，但言语间仍流露出对这种外行指挥内行模式的不满。
杨立昆认为尽管 Wang 学得快，也清楚自己不专业的领域……但他缺乏研究经验，不懂如何开展研究、如何操作。也不明白什么会吸引研究者或者什么让他们感到排斥。
此外，他强调指出，当年的年轻工程师并不会指挥他如何做研究，“你不能指挥一个研究员做什么，尤其不能指挥像我这样的研究员。”
这种管理摩擦，很快演变为更为深刻的技术路线之争。Wang 上任后，迅速将 Meta 的 AI 战略锁定在“大语言模型（LLM）驱动的超级智能”这一单一路径上。扎克伯格随即发布内部备忘录，提出了“为每个人构建个人超级智能”的激进目标，要求全公司资源向 LLM 倾斜。
然而，这与杨立昆的学术信仰背道而驰。作为卷积神经网络的发明者，杨立昆一直对目前主流的 LLM 技术路径持鲜明的怀疑态度。
此前，他多次在公开场合及内部会议中指出，大语言模型本质上只是“自回归的预测机”，它们通过概率预测下一个单词，却缺乏对物理世界运作规律的真正理解，不具备因果推理能力和持久记忆，因此无论参数规模如何扩大，都无法通向真正的超级智能。
他将这一路径比作“通向超级智能路上的死胡同”，并讥讽目前的 AI 系统“甚至没有猫聪明”。他主张“世界模型”，通过 V-JEPA（联合嵌入预测架构）让 AI 像人类一样通过观察视频和环境来学习物理常识，并进行预测和规划。
据知情人士透露，在一次关于 MSL 未来规划的高层会议上，这种理念分歧爆发了激烈的正面冲突。当杨立昆试图阐述长期基础研究的重要性，并警告过度依赖 LLM 的风险时，Alexandr Wang 粗鲁地打断了他，并抛出了一句：“我们是在开发超级智能，不是在辩论哲学。”
这句话不仅让会议陷入尴尬的沉默，也标志着以杨立昆为代表的“学术派”与以 Wang 为代表的“工程落地派”决裂。杨立昆在采访中表示，Meta 的管理层和新团队已经完全“被大语言模型洗脑了”（LLM-pilled），他们听不进任何关于技术局限性的警告，只顾着在基准测试分数上追赶竞争对手。
这种战略转向迅速传导至执行层面，导致了 Meta 内部科研文化的剧变。在 Wang 的主导下，曾被视为全球 AI 研究圣地的 FAIR 实验室失去了往日的学术自由。
“我们有很多新想法和非常酷的东西，他们应该去实现。但他们只是追求那些本质上安全且经过验证的事情，”他说。“可这样做就会落后。”
2025 年 10 月，MSL 实施了一项严苛的新政策：FAIR 研究人员在发表任何学术论文之前，必须先将草稿提交给 Wang 直接领导的核心产品部门 TBD Lab 进行审查。
只有被认定具有“重大商业价值”的研究才被允许发表，且研究人员必须先协助将成果转化到 Meta 的产品中，才能回归日常研究。对于习惯了开放交流、视发表论文为核心价值的科学家们来说，这无异于一种限制。
随之而来的是大规模的人才流失和裁员。2025 年 10 月，Meta 启动了一轮针对 AI 部门的裁员，约 600 名员工被解雇，受影响最严重的正是 FAIR 及相关基础设施团队，而 Wang 亲自组建的 TBD Lab 则毫发无损并继续扩招。这种明显的“清洗”信号也加速了团队顶尖人才的逃离。
杨立昆形容，他在 Meta 的最后日子里感到“政治上越来越困难”。尽管扎克伯格个人仍对他的世界模型研究表示支持，但在公司整体急功近利的氛围下，这种支持显得苍白无力。杨立昆意识到，继续留在 Meta 意味着要不断在一个不再相信他判断的体系中进行无谓的消耗。
他坦言：“如果我为了保住职位而改变我的科学观点，那我就没有正直可言了。我没有错，我不会因为某个家伙觉得我错了就改变观点。”
最终，这位 65 岁的科学家选择了出走。在巴黎的新起点，他创办了 AMI Labs。杨立昆表示，新机构将致力于“增加这个世界的智能”，继续探索那些在科技巨头商业化竞争中被搁置的科学路径。
AMI Labs 预计首轮融资 5 亿欧元，估值已高达 30 亿欧元。值得注意的是，杨立昆并未担任 CEO，而是出任执行主席，将管理运营交给了法国 AI 创业老兵 Alex LeBrun，自己则回归到最纯粹的科学家角色。
“我是科学家，是个有远见的人。我能激励人们去做有趣的事情。我很擅长猜测哪种技术能用，什么样的技术不行。但我不能当 CEO，”杨立昆说，“因为我太没条理而且年纪大了。”
我觉得他是对的，现在llm已经陷入瓶颈，再升级也不会有实质性的革命。 我支持李飞飞和lecun的世界模型的思路，必须要能学会理解这个世界的运行原理，而不是靠数据堆概率。
“对于习惯了开放交流、视发表论文为核心价值的科学家们来说 ” 对于公司来说，哪怕是meta这样的庞然大物，也不一定能容忍这样的研发风格，尤其是已经落后于行业的情况下。
