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0过去几年，大语言模型深刻改变了人们对AI的想象：它们可以写作、编程、翻译、总结，也可以生成图像和视频。但在冯雁教授看来，今天的生成式AI仍然主要依赖“二手学习”——从人类写下来的文本、图像和视频描述中学习世界，而不是像人类和动物那样，通过感官、经验、行动后果和长期记忆去理解世界。
本期「C² InnoTalks｜C² 创说新语」邀请到 AMI Labs联合创始人兼首席研究与创新官、前Meta AI研究高级总监、香港科技大学讲座教授冯雁教授（Pascale Fung），围绕世界模型、AI智能体、机器人、人类价值对齐以及下一代AI创业展开深入对话。
访谈中，冯雁教授提出，下一代AI的关键不只是“更会生成”，而是要真正理解因果关系、预测行动后果，并在真实世界中可靠地帮助人类行动。AMI Labs正在探索的，正是这样一种新的AI范式：从语言符号推理走向物理理解，从被动响应走向主动协助。
AMI （Advanced Machine Intelligence）Labs 是由“AI教父”、图灵奖得主Yann LeCun（杨立昆）离开Meta后联合创立的新一代人工智能公司，总部位于法国，聚焦于研发突破性的“世界模型”（World Models）。与当前以大语言模型为代表的生成式AI不同，AMI Labs试图推动AI从“语言预测”走向“世界理解”：不只是根据文本生成答案，而是通过视频、传感器和真实世界反馈，学习物理世界中的因果关系、空间结构和行动后果，从而具备更强的长期记忆、推理和规划能力。其核心技术路线与LeCun长期倡导的JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture，联合嵌入预测架构）一脉相承，强调在抽象表示空间中预测关键变化，而不是对所有像素和噪声进行低效建模。
AMI Labs 成立不久便完成了 10.3亿美元 的种子轮融资，获得包括NVIDIA、Temasek、Bezos Expeditions等顶级资本与产业方支持，创下了欧洲史上规模最大的种子轮融资纪录。
与冯雁教授进行访谈的是CIIC主席Alvin田野，他是BlockCarbon联合创始人、哈佛大学艾什中心研究员、哈佛创投俱乐部联席主席。田野曾在国际能源巨头担任高级投资主管，并购经理和液化天然气交易经理等职务，操盘过数十亿美金能源资产组合的交易。
