反对Agent，反对RSI，杨立昆新模型反对当下一切AI叙事

杨立昆提出的H-JEPA模型通过分层推理，旨在更高效地预测未来状态。与传统Agent不同，H-JEPA强调在执行动作前，在潜在空间中预演短期、中期和长期结果，以减少规划的计算量。该模型展示了在特定任务上优于单层架构的表现，但并非层级越多越好。此外，杨立昆对基于奖励训练及RSI（递归超级智能）持保留态度，认为关键在于模型如何正确表示世界而非单纯增加训练轮次或层数。

🔗 [论文地址]：https://arxiv.org/abs/2206.14975