midhuber又开炮了？这回怼的是LeCunLSTM之父、暴脾性大爷Jürgen Sch，本人20多年前的冷饭说比来的新论文是炒了，种说法罢了只不外换了。

　　说他，有着我和我的同事的勤奋这些概念的提出中很多都，ontribution」其实与我几十年来研究的贡献密不成分LeCun此刻所提出的他的「Main original c，断我的评论的无效性我但愿读者本人判。

　　个子模块都是可微的因为成本模块的两，过其他模块反向传布所以能量梯度能够通，表演模块和感知模块出格是世界模块、。

　　nn Lecun图灵奖得主Ya，的三巨头之一作为AI界，人当成「圣经」来进修的他颁发的论文天然是被。

　　神经收集（RNN它描述了两个递归，NN）的组合最强大的N，和世界模子称为节制器。

　　90年19，和强化进修（RL）以及通过人工猎奇心进行摸索的工作颁发第一篇关于基于梯度的人工神经收集（NN）用于持久规划。

　　ber的问题很长Schmidhu，了两分钟大要说，992年就曾经提出来PM次要内容是强调说本人在1，道理、实现过程等等接着说了一大堆它的，AN和我的PM有没有类似之处最初图穷匕见：你说说你的G？

　　确定性下分层规划的预测世界模子的根本（IV）利用 H-JEPA 作为不。

　　mers、LSTMS是你发现的「神经收集、transfor，是也是你们家发现的」那草纸和面包片是不。

　　00年20，于进修世界模子和节制器的理论上最优、通用、不成微的方式我的前博士后 Marcus Hutter 以至颁发了用。学上最优的自我参照 AGI（另请参考称为哥德尔机的数）

　　huber暗示Schmid，990-2015年期间的主要功效LeCun的这篇论文并未提及1，次要原创功效」文中所提及的「，象表征、多个时间标准」等概念包罗「进修子方针、可预测的抽，经颁发过了他们也已。

　　和2015年颁发的一系列论文中获得了细致处理这些问题在1990年、1991年、1997年。

　　对比自我监视进修范式（III）一系列非，息和可预测的暗示发生同时供给信。

　　构在多个笼统级别和多个时间标准长进修暗示的模子（II）H-JEPA：预测世界的非生成条理架。

　　的一位分量级人物「你过去是AI界，的学术功效都是抄袭了你的概念」但此刻你出名的处所在声称每小我。

　　是于，洋洋洒洒地写了一篇「控诉」Schmidhuber便，上就是本人以前工作的翻版暗示LeCun的文章根基，没有援用并且还。

　　的前辈级人物同为AI范畴，果没少做开创性成，乎总与期望值有很大差距但获得的声誉和承认度似。

　　90 年颁发的内容这恰是我在 19，有前馈神经收集的系统识别」论文援用了 1980 年颁发的「具。

　　器进修手艺讲起文章从保守的机，习的次要架构和方式总结了现代机械学，架构的反向传布算法描述了锻炼多层收集，经收集的降生以及卷积神，和言语处置分布式暗示，络及其使用等等以及递归神经网。

　　层感知（3a）的谜底关于基于神经收集的分，第一台深度进修机械—神经序列分块器」处理这个问题至多部门由我 1991年颁发的「。

　　中其，节制器步履的后果世界模子进修预测，型提前规划几个时间步调节制器能够操纵世界模，最大化的步履序列选择使预测奖励。

　　最初文章，表的论文或是其作者所反映的设法他暗示这篇文章的重点不是攻击发，n 的论文中写的那样「原创」环节是这些设法并不像LeCu。

　　篇论文的影响越来越大大要是看LeCun这，r终究决定在7月7日Schmidhube，写的长文放出本人，抄袭他的idea怒斥Lecun。

　　hash这个词原推顶用的re，另一种体例表达而不做立异也就是把原先的idea用，洗稿」了妥妥的「。

　　问题我们之前在邮件里曾经交换过良多次了Goodfellow也不示弱：你说的，开回应过你了我也早就公，合华侈听众的耐心不想在此刻的场。

　　un暗示LeC，0年内关于AI成长大标的目的的思虑此文不只是本人关于将来5-1，年筹算研究的内容也是本人将来几，界的更多人来一路研究并但愿可以或许开导AI。

　　6月14日2022年，「科学小报」（说的就是你MIT科技评论）颁发了一篇LeCun的演讲被Schmidhuber称作Science Tabloid的一家，AGI的新构思此中阐述了他对。

　　而然，表了第一个如许的「键值回忆收集」他没有提到我在 1991 年发，s」或 Fast Weight Programmers (FWPs)其时我描述了序列处置「Fast Weight Controller。个慢速的神经收集FWP 具有一，改另一个神经收集的快速权重它通过反向传布进修以快速修。

　　世人的承认过于痴迷「Jürgen 对，到应得的良多工具老是说本人没有得。惯性地几乎是，话竣事时都要站起来他老是在别人每次讲，功效有他的功绩说方才提出的，上看大体，并不合理这种行为。」

　　层条理布局中利用无监视进修和预测编码它在递归神经收集 (RNN) 的深，n 所写的内容）上找到「长数据序列的内部表征」以在多个笼统级别和多个时间标准（恰是 LeCu。

　　时当，到GAN与其他模子比拟较时Goodfellow正讲，er便站出来提问打断Schmidhub。

　　M不消说了「LST，创性工作好比ResNet其他还有今天鼎鼎大名的开，N、Transformer好比AlexNet、GA，工作相关系都和我的。版就是我做出来的有些工作的第一，些人不讲武德可是此刻这，不规范援用，的归属认知有问题搞得这些功效此刻。」

　　何能像动物和人类一样进修」的问题这篇论文系统讲述了关于「机械如，0多页长达6，友能够去看看感乐趣的朋。

　　er的这些「蜜汁操作」大概Schmidhub，经的一封邮件来注释能够用LeCun曾：

　　文开首部门说LeCun论，多作者在分歧的布景下以分歧的形式提出本文描述的很多概念（几乎都是）由许，er则辩驳称倒霉的是Schmidhub，990年以来的论文「似曾了解」这篇论文的大部门内容就和我们1，援用的标识且没有任何。

　　huber称Schmid，公开辟表之前在文章还没，演讲的草稿（还在保密期）那家「科学小报」发来一份，此颁发一些评论并但愿他能对。

　　此对，eCun列出的这四个模块逐个校对Schmidhuber也按照L，文中有重合的点并给出了与他论。

　　认为他，巨头」仿佛成了贪他人之功获得图灵奖的「深度进修三，助江湖地位互相吹嘘认为己利的鸡贼、借，辈的学阀压制老前。

　　而然，饭」：「无非就是把我的焦点概念换种说法而已」比来俄然有一小我跳出来炮轰LeCun「炒冷。

　　步履打算（3b）的谜底关于基于神经收集的分层，(HRL)这篇论文至多部门处理了这个问题已在 1990 年通过我的分层强化进修 。

　　huber暗示Schmid，他很是不爽这篇文章让，位作者本人的研究功效由于全文多次援用三，进修更早的贡献则只字不提而对于其他前驱人物对深度。

　　年9月早在去，上发文暗示他就在博客，神经收集论文功效此刻援用最多的，室完成的工作之上的都是成立在我尝试：

　　：成立AI智能系统智商评测系统将来智能尝试室的次要工作包罗，智能智商评测开展世界人工；市）大脑研究打算开展互联网（城，大脑手艺和企业图谱建立互联网（城市），升企业为提，智能程度办事行业与城市的。成长趋向的进修型文章每日保举范畴将来科技。篇精髓前沿科技文章和演讲目火线上平台已珍藏上千。

　　气性很大虽然大爷，dhuber这么多年来确实有些意难平但不得不说Jürgen Schmi。

　　何故分层的体例（3）机械如，习表征感知（3a）和步履打算（3b在多个笼统条理和多个时间标准上学）

　　全体认知架构（I）一个，都是可区分的此中所有模块，块是可锻炼的此中很多模。

　　er在这篇长文中暗示Schmidhub，研究原始论文但愿读者能，评论的科学内容本人判断这些，工作获得认可和承认而且还但愿本人的。