LeCun 团队论文证明不同 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 形成相似内部表示的条件，学习样本减少 42 倍

证据摘录

• “얀 르쿤 뉴욕대학교 교수와 랜들 베일스트리에로 브라운대학교 교수는 29일(현지시간) 아카이브에 ' JEPA를 이용한 플라톤적 표상 가설의 증명과 개선 '이라는 논문을 공개했다.”
• “다만 이는 AI의 일반적인 지능이나 언어 생성 능력을 비교한 결과가 아니라, 이미지와 텍스트를 처리하는 모델의 내부 표현이 얼마나 비슷한지를 측정한 것이다.”
• “학습 샘플 수가 42배 적다는 것도 전체 학습 비용이나 연산량이 그만큼 줄었다는 의미는 아니다.”
• “다만 두 모델을 연결하는 변환을 학습하는 과정에서는 이미지와 설명문으로 구성된 데이터 3만쌍을 사용했다.”
• “연구진은 현실 세계와 학습 과정에 관한 특정한 수학적 가정 아래 내부 표현이 일치한다는 결과를 제시했다.”