Yann LeCun

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Professor at NYU. Chief AI Scientist at Meta. Researcher in AI, Machine Learning, Robotics, etc. ACM Turing Award Laureate.

포스팅

UCLA는 테리 타오에게 1억 달러를 주지 않습니다. 그가 UC 시스템에서 가장 높은 연봉을 받는 교수 중 한 명이라고 해도, 100만 달러보다 훨씬 적게 받습니다. 대부분의 자존심 있는 과학자들처럼, 그는 돈에 의해 동기 부여를 받지 않습니다. "메타에 고용된 IMO 수상자"들은 엔지니어들입니다. 메타를 떠난 것은 제 스스로의 결정이었습니다. 당신은 무슨 말을 하는지 전혀 모르고 있습니다.

제 생각에는 핵심 아이디어를 놓치신 것 같습니다. - JEPA의 기본 전제는 입력 공간에서 재구성/예측을 통한 학습은 바람직하지 않다(또는 비효율적이다)는 것입니다. 세부 사항은 거의 항상 예측 불가능합니다. 따라서 예측은 표현 공간에서 이루어져야 하며, 그곳에서는 예측 불가능한 요소들이 존재합니다.

터보제트 엔진을 실제로 제작하고 신뢰성을 위해 신중하게 개선하기 전에는 터보제트 엔진이 안전하다는 것을 증명할 수 없습니다. 인공지능도 마찬가지입니다.

페어(FAIR)+뉴욕대학교의 새로운 논문: 질문: 다중 모달 작업을 위한 효과적인 시각적 표현을 학습하는 데 언어 감독이 필요한가? 답변: 아니오. ⬇️⬇️⬇️

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