扬·勒丘恩

LeNet与卷积的意义

勒丘恩1960年生于法国巴黎近郊，在巴黎高等电信学院读工程学，随后在皮埃尔与玛丽居里大学获得计算机科学博士学位，师从Yann Lecun自己的导师中的一位。1988年，他在AT&T贝尔实验室工作期间，结合反向传播与卷积网络，开发了LeNet——一个能识别手写数字的系统。美国银行在1990年代部署它来识别支票上的邮政编码，每天处理的支票据估计占全美总量的10%以上。

这是深度学习在真实商业场景中最早的大规模部署案例之一。但1990年代末支持向量机的崛起让卷积网络热度冷却，勒丘恩在业内度过了将近十年的低谷期。[1]

Meta AI与公开论战

2003年，他加入纽约大学任教，创立了Courant研究所数据科学中心。2013年，Facebook（现Meta）以顾问身份邀他加入，随后2014年他成为Meta首席AI科学家至今。他领导的FAIR（Facebook AI Research）发布了多个重要开源模型，包括LLaMA系列大语言模型。

他在X（推特）上的论战是AI圈的常设节目：他坚持认为当前的大语言模型缺乏真正的「世界模型」，无法做到可靠的推理，LLM不可能通往AGI，需要全新的架构（他提出了Joint Embedding Predictive Architecture，JEPA）。他反对AI末日论，也反对AI的过度炒作，在会议上会直接和持不同意见的同行争论，包括辛顿和Yoshua Bengio。2018年他与辛顿、Bengio共同获得图灵奖。