发布日期：2026-02-09 03:23点击次数：67
离开 Meta 这座围城后莆田隔热条PA66生产设备厂家，Yann LeCun 似乎悟了"不要把鸡蛋装在同个篮子里"。
边，他亲手造了我方的初创公司 AMI，试图谢寰宇模子这条赛谈上大展拳脚；同期，他的眼神又投向了硅谷的另角。
就在近，LeCun 认真晓谕加入名为 Logical Intelligence 的初创公司，担任技艺掂量委员会的首创主席。
挺有真理的。因为 Logical Intelligence 礼聘了条与现时主流大模子（LLM）迥然相异的技艺路子。
该公司主的是种能量 - 理模子，"擅长学习、理和自我修订"。
在数游戏测试上，Logical Intelligence 出的模子 Kona 不到 1s 就正确完成了数字填写，
而 GPT 5.2、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5 齐跑了 100s 了，还没个铁心……
After 10 minutes ……
Logical intelligence 是作念啥的公司？
先，咱先来搞搞瓦解 Logical Intelligence 到底是作念什么的。
绵薄来说，这本年 1 月刚对外亮相的 AI 公司正在研发种基于能量的理模子（Energy-Based Reasoning Model, EBM）。
听起来可能有点概述……咱们拆解开来细说下莆田隔热条PA66生产设备厂家。
这种模子通过凭证拘谨条款进行评分，来考证和化惩处案。
你不错把它遐想成个在复杂迷宫中寻找出口的智能体，它不是靠大模子那样瞻望下个 token，而是通过感知周围环境的"能量低"来判断向。
在 EBM 的寰宇里，符逻辑、闲逸拘谨条款的解，其"能量"低，也即是致、肃肃的气象。
系统会直阻抑化，直到找到阿谁能量低的铁心。
也即是说，EBM 体系从启动就假设问题自己由严格拘谨组成，理经过奇迹于闲逸拘谨这策画。
Logical Intelligence 发布了三大中枢技艺论点。
，大模子手脚理模子的根本受限。
它依赖闹翻 token，给 AI 理的彭胀带来了严重阻碍。
二，能量 - 理模子（EBMs）克服了使用基于大模子理模子固有的主要艰辛。
三，彭胀 AI 理需要使用 EBM 进行理，用大模子进行合作——尤其是在与当然谈话造就之间的翻译时。
Q Q：183445502如若你遥远宥恕 LeCun 的学术动态，就会发现这玩意儿其实契了他以来的技艺信仰。
早在 20 年前莆田隔热条PA66生产设备厂家，LeCun 就屡次商议过能量模子在智能系统中的后劲。
只是受限于算力与考验法，这路子遥远停留在表面与小界限实验阶段。
近几年，LeCun 在采访中反复提到大模子的告成在某种进程上让通盘域酿成旅途依赖。就在近的次采访中，他还对着媒体说，每个东谈主齐依然"被 LLMs 洗脑了"。
是以，塑料挤出机设备LeCun 加入这公司是个特殊义正辞严，两拍即的事情。
Logical Intelligence 的首创东谈主兼 CEO Eve Bodnia 示意：
对咱们来说，Yan LeCun 是能量 - 理模子和干系多样架构的唯。
当咱们启动入部下手这个 EBM 时，他是我能与之交谈的唯东谈主选。
Eve Bodnia 还说，AI 有不同的景色，不非得是基于文本的 AI。
"东谈主们总说咱们处于 AI 泡沫之中，但咱们不在这个范围内。因为大只是处在大模子泡沫中。"
他还说，通往 AGI 的谈路需要不同的 AI 来各司其职：
LLMs 用当然谈话与东谈主类交互
EBMs 承担理任务
寰宇模子匡助机器东谈主在 3D 空间中秉承活动莆田隔热条PA66生产设备厂家
已出款模子
Logical Intelligence 宣称我方是个告成构建出职责型 EBM 的公司。
他们依然出了款叫 Kona 的能量 - 理模子，参数目低于 200M。
那么，这款模子的施展奈何？
Logical Intelligence 甩出了个具体的诓骗场景，数。
在单个 Nvidia H100 GPU 上运行，Kona 惩处数问题的速率，比 Claude Opus 4.5、GPT 5.2、Gemini 3
Pro 等众人顶的大模子齐要快得多。
准确率也遥遥先。
这是 Kona 玩儿数的速率和收获：
二快的是 DeepSeek-V3，不出门了些小小的失误：
其它 Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5 玩儿数的速率，齐 100s 开外去了……后铁心如故错的（捂脸）。
BTW，在此测试中，大模子们被不容使用能"解题"的编程才能。
之是以选数来测试，是因为数是个典型的强拘谨、容错的逻辑问题。
填错个数字，通盘盘面就废了。
这个对比即是为了凸起在强拘谨、解空间有限的问题上，能量模子的搜索率。
是以 Kona 的策画战场不单是是填数字游戏。
Logical Intelligence 的策画是让 Kona 去惩处执行寰宇中为辣手的问题，比如化复杂的动力收集分拨，或者杀青精密制造经过的自动化。
Eve Bodnia 强调的，这些任务"根底齐跟谈话不热切"，何况对幻觉的容忍度特殊低。
凭证新公开贵府，EBM 在考验数据面还有特的势。
EBM 的考验数据不错是任何东西。
"咱们不是试图为统统事物创建个适用于统统情况的通用大脑。咱们为每个立的业务创建个较小的模子。每个客户的数据齐会有所不同。"
这就使得考验与传统大模子有很大不同。团队用来考验 Kona 的是部分数据，称为疏淡数据，而 Kona 概况从疏淡数据中提真金不怕火完好数据。
One More Thing
现在，Kona 如故个闭源模子。
不外 CEO 说了，终会议论将某些实质开源。
但愿在将其公之于世之前，概况充分连气儿它。
这是迈向 AGI 的大步。
你需要想考它的安全奈何，可能有哪些，以及界限在那里。我只是想作念个负包袱的父母。
参考贯串：
https://archive.ph/H91Zl#selection-2531.22-2531.53
如若你也想测下数速率：
https://sudoku.logicalintelligence.com/
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