扬·勒孔（Yann LeCun）认为，硅谷存在着群体思维问题。自去年11月离开Meta以来，这位人工智能领军人物一直在批评大语言模型（LLMs）将带领我们达到人工通用智能（AGI）的主流观点。他在最近的一次采访中表示，整个行业陷入了"LLM热潮"之中。
1月21日，旧金山初创公司逻辑智能（Logical Intelligence）任命勒孔为董事会成员。该公司基于勒孔提出的能量基础模型理论，开发出一种在学习、推理和自我纠正方面具有独特优势的人工智能系统。
逻辑智能开发的能量基础推理模型（EBM）采用全新技术路线。与LLMs预测文本序列不同，EBM通过吸收特定参数来完成任务。根据公司创始人兼首席执行官伊芙·博德尼亚（Eve Bodnia）介绍，这种方法显著降低了计算资源需求，同时提高了准确性。
公司首个模型Kona 1.0仅使用单块英伟达（Nvidia）H100 GPU，就实现了远超主流大语言模型的数独解题速度。博德尼亚表示，EBM技术特别适合能源分配、药物研发等对准确性要求极高的领域。
博德尼亚认为，实现AGI需要不同类型AI技术的协同：LLMs负责人机对话，EBMs处理逻辑推理，而世界模型则实现物理空间交互。为此，逻辑智能计划与勒孔在巴黎新创立的AMI Labs展开密切合作。
博德尼亚强调，AGI应该是一个由多个兼容AI模型组成的生态系统，具备自我调整、评估和规划能力。虽然目前仍处于起步阶段，但EBM技术的突破为AGI发展开辟了新的可能性。
