李飞飞早年观点引AI领域新讨论：空间智能与语言模型差异聚焦
（图片来自网络）
近期，AI领域知名学者李飞飞一年前关于大语言模型局限与空间智能的访谈受到广泛关注，引发科技界热烈讨论。
核心观点聚焦：李飞飞提出，大语言模型基于语言信号的表示，与物理世界（三维本质）存在本质差异。她指出，语言是“纯粹的生成信号”，无法独立于人类，而物理世界是客观存在的，大模型若要成为真正智能，需在信号感知、物理规律处理、与现实世界结合等方面突破。
技术测试印证：研究机构通过多维度测试验证观点。例如，用Animal-AI环境测试多模态大模型（如Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini 1.5 Pro）的物理常识与任务执行能力，模型表现远逊于人类儿童及专门环境测试的机器人；用ABench-Physics工具测试物理推理，模型在竞赛级物理题和动态推理中的准确率表现一般，视觉感知任务正确率也远低于人类（达95.7%）。这些测试结果印证了大模型在理解物理世界的局限性。
讨论持续深化：针对李飞飞的观点，科技界讨论广泛，有人认为语言能高效描述现实，也有人主张模型可创造新语言理解物理。但核心共识是：大语言模型在向“真正智能”发展时，需在理解物理世界、实现空间智能等方面取得突破。
这场讨论不仅聚焦技术层面，更引发公众对AI发展方向的思考——大语言模型是否真的能成为“类人智能”，如何让AI更贴合真实世界？这些问题都值得期待与关注。
（声明：该内容经AI精编）
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