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脱离Meta这座围城后，，，， ，，，Ya加拿大pc2.0大神展望网站nn LeCun似乎悟了“不要把鸡蛋装在统一个篮子里”。。。。。
一边，，，， ，，，他亲手打造了自己的首创公司AMI，，，， ，，，试图在天下模子这条赛道上大展拳脚；；；；；；同时，，，， ，，，他的眼光又投向了硅谷的另一角。。。。。
就在最近，，，， ，，，LeCun正式宣布加入一家名为Logical Intelligence的首创公司，，，， ，，，担当手艺研究委员会的首创主席。。。。。
挺有意思的。。。。。由于Logical Intelligence选择了一条与目今主流大模子（LLM）截然差别的手艺蹊径。。。。。
该公司主推的是一种能量-推理模子，，，， ，，，“更善于学习、推理和自我纠正”。。。。。
在数独游戏测试上，，，， ，，，Logical Intelligence推出的模子Kona不到1s就准确完成了数字填写，，，， ，，，
而GPT 5.2、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5都跑了100s了，，，， ，，，还没个效果……
After 10 minutes……
Logical intelligence是做啥的公司？？？ ？？ ？
首先，，，， ，，，咱先来搞搞清晰Logical Intelligence究竟是做什么的。。。。。
简朴来说，，，， ，，，这家今年1月刚对外亮相的AI公司正在研发一种基于能量的推理模子（Energy-Based Reasoning Model, EBM）。。。。。
听起来可能有点笼统……我们拆解开来细说一下。。。。。
这种模子通过凭证约束条件举行评分，，，， ，，，来验证和优化解决计划。。。。。
你可以把它想象成一个在重大迷宫中寻找出口的智能体，，，， ，，，它不是靠大模子那样展望下一个token，，，， ，，，而是通过感知周围情形的“能量崎岖”来判断偏向。。。。。
在EBM的天下里，，，， ，，，切合逻辑、知足约束条件的解，，，， ，，，其“能量”最低，，，， ，，，也就是最一致、最稳固的状态。。。。。
系统会一直一直优化，，，， ，，，直到找到谁人能量最低的效果。。。。。
也就是说，，，， ，，，EBM系统从一最先就假定问题自己由严酷约束组成，，，， ，，，推理历程效劳于知足约束这一目的。。。。。
Logical Intelligence宣布了三大焦点手艺论点。。。。。
第一，，，， ，，，大模子作为推理模子的根天性受限。。。。。
它依赖离散token，，，， ，，，给AI推理的扩展带来了严重障碍。。。。。
第二，，，， ，，，能量-推理模子（EBMs）战胜了使用基于大模子推理模子固有的主要难题。。。。。
第三，，，， ，，，扩展AI推理需要使用EBM举行推理，，，， ，，，用大模子举行协调——尤其是在与自然语言教学之间的翻译时。。。。。
若是你恒久关注LeCun的学术动态，，，， ，，，就会发明这玩意儿着实完善契合了他恒久以来的手艺信仰。。。。。
早在20年前，，，， ，，，LeCun就多次讨论过能量模子在智能系统中的潜力。。。。。
只是受限于算力与训练要领，，，， ，，，这一蹊径恒久停留在理论与小规模实验阶段。。。。。
近几年，，，， ，，，LeCun在采访中重复提到大模子的乐成在某种水平上让整个领域形成路径依赖。。。。。就在最近的一次采访中，，，， ，，，他还对着媒体说，，，， ，，，每小我私家都已经“被LLMs洗脑了”。。。。。
以是，，，， ，，，LeCun加入这家公司是一个很是顺理成章，，，， ，，，两方一拍即合的事情。。。。。
Logical Intelligence的首创人兼CEO Eve Bodnia体现：
对我们来说，，，， ，，，Yan LeCun是能量-推理模子和相关种种架构的唯一专家。。。。。当我们最先着手这个EBM时，，，， ，，，他是我能与之攀谈的唯一人选。。。。。
Eve Bodnia还说，，，， ，，，AI有差别的形式，，，， ，，，不必非得是基于文本的AI。。。。。
“人们总说我们处于AI泡沫之中，，，， ，，，但我们不在这个规模内。。。。。由于各人只是处在大模子泡沫中。。。。。”
他还说，，，， ，，，通往AGI的蹊径需要差别的AI来各司其职：
LLMs用自然语言与人类交互EBMs肩负推理使命天下模子资助机械人在3D空间中接纳行动已推出首款模子
Logical Intelligence声称自己是首个乐成构建出事情型EBM的公司。。。。。
他们已经推出了一款叫Kona的能量-推理模子，，，， ，，，参数目低于200M。。。。。
那么，，，， ，，，这款模子的体现怎样？？？ ？？ ？
Logical Intelligence甩出了一个详细的应用场景，，，， ，，，数独。。。。。
在单个Nvidia H100 GPU上运行，，，， ，，，Kona解决数独问题的速率，，，， ，，，比Claude Opus 4.5、GPT 5.2、Gemini 3 Pro等全球顶尖的大模子都要快得多。。。。。
准确率也遥遥领先。。。。。
这是Kona玩儿数独的速率和效果：
第二快的是DeepSeek-V3.2，，，， ，，，不过出了一些小小的过失：
其它Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5玩儿数独的速率，，，， ，，，都100s开外去了……最后效果照旧错的（捂脸）。。。。。
BTW，，，， ，，，在此测试中，，，， ，，，大模子们被榨取使用能“暴力解题“的编程能力。。。。。
之以是选数独来测试，，，， ，，，是由于数独是一个典范的强约束、零容错的逻辑问题。。。。。
填错一个数字，，，， ，，，整个盘面就废了。。。。。
这个比照就是为了突出在强约束、解空间有限的问题上，，，， ，，，能量模子的搜索效率。。。。。
以是Kona的目的战场不但仅是填数字游戏。。。。。
Logical Intelligence的目的是让Kona去解决现实天下中最为棘手的问题，，，， ，，，好比优化重大的能源网络分派，，，， ，，，或者实现细密制造历程的自动化。。。。。
Eve Bodnia强调的，，，， ，，，这些使命“压根都跟语言没关系”，，，， ，，，并且对幻觉的容忍度很是低。。。。。
凭证最新果真资料，，，， ，，，EBM在训练数据方面尚有奇异的优势。。。。。
EBM的训练数据可以是任何工具。。。。。
“我们不是试图为所有事物建设一个适用于所有情形的通用大脑。。。。。我们为每个自力的营业建设一个较小的模子。。。。。每个客户的数据都会有所差别。。。。。”
这就使得训练与古板大模子有很大差别。。。。。团队用来训练Kona的是部分数据，，，， ，，，称为希罕数据，，，， ，，，而Kona能够从希罕数据中提取完整数据。。。。。
One More Thing
现在，，，， ，，，Kona照旧一个闭源模子。。。。。
不过CEO说了，，，， ，，，最终会思量将某些内容开源。。。。。
希望在将其公之于世之前，，，， ，，，能够充清楚确它。。。。。这是迈向AGI的一大步。。。。。你需要思索它的清静性怎样，，，， ，，，可能性有哪些，，，， ，，，以及界线在那里。。。。。我只是想做一个认真任的怙恃。。。。。
参考链接：https://a加拿大pc2.0大神展望网站rchive.ph/H91Zl#selection-2531.22-2531.53若是你也想测下数独速率：https://sudoku.logicalintelligence.com/
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