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方法论与勘误

阅读约 5 分钟AI 生成已核查 · 已审核审核人 负责人

专题章节

资料收集范围

本次迁移检查了原型的 index.html、八个章节页面、两张人物照片、样式与脚本、本地 MathJax 文件,以及 research/ 下五份审阅记录。研究范围覆盖公开履历、官方文章、论文摘要或正文、会议页面和有时间点的访谈文字稿,不声称穷尽 Yann LeCun 的全部论文、演讲、帖子与媒体采访。

原型正文约 83.8 万字节,另有约 13.2 万字节研究审阅记录。迁移不是逐标签机械转换:卡片、折叠面板、SVG、交互导航和图示被改写为 Markdown 表格、列表、公式与文字;重复论述合并,但技术推导、反方观点、局限和作者判断尽量保留。

检索方式

  1. 从原型页面提取外部链接、论文编号、引语标签与时间点。
  2. 优先打开官方履历、论文页面、会议页面和原始访谈文字稿。
  3. 只有在公开原始材料中逐字找到的短片段才标为 verified。
  4. 只确认意思一致、并非逐字摘录的条目标为 paraphrase。
  5. 原型声称为原话但本次无法定位的条目标为 unverified,并逐条记录原因。

来源使用遵循两个维度:

  • 论文、官方博客和原始文字稿用于确认“说了什么、做了什么”;
  • 是否有独立复现或独立判断另行说明,不把机构自述当作第三方结论。

研究目录中的审阅记录用于发现原型错误与冲突,但不作为公开事实来源。Round 4 指出的 EBM 符号、LISTA tied 参数、潜变量乐观规划、软约束、扩散模型稻草人等问题,迁移时按原始论文或更窄表述处理。

结构转换

原型结构迁移处置
首页 Hero、人物照片、路线 SVG删除装饰,改为总览、证据结论与章节导航
时间线交互卡片Markdown 时间表与分期小节
技术公式卡片站点数学语法;删除未重新核对的数字与错误公式
AMI 六模块图lecun.com 无论文副本且负责人决定放弃,故删除;只保留已核实来源独立支撑的路线
认知观点卡片普通事实段、编者解读块和条件化结论
争论人物对照按争点 steelman;无当前来源的具体引语删除
前沿二维图与预测图路线表、记分卡、可证伪账本
金句墙quotes.yaml 原话卡片与待核查清单
附录链接清单术语、节点、证据等级、FAQ 与 sources.yaml

删除与收窄

图片与装饰

两张人物照片、全部机构 Logo、页面内 SVG 和动态图未迁移。人物照片与宣传图按内容规范不得使用;SVG 多为原型作者的解释性图,迁移为表格和文字,避免把示意图当数据。

无法公开核查的事实

删除或收窄以下内容:

  • AMI Labs 融资额、估值、团队规模、投资方和产品时间表;
  • 未重新打开法案原文的监管阈值、条款号与日期;
  • 未登记一手来源的模型排名、成功率和“领先”判断;
  • 儿童视觉带宽、互联网 token 总量、视网膜压缩比等未在当前台账复核的数字;
  • 学术关系、学生名单和团队职务中未由当前来源逐项确认的细节;
  • 原型 2026 年未来日期材料中无法稳定访问或仅有二手整理的事实。

绝对判断

将“像素生成注定失败”“JEPA 只保留因果结构”“硬编码护栏无法被绕过”“分层把指数复杂度降为固定公式”等改为有条件、可证伪的表述。现代扩散通常在压缩 latent 中采样;JEPA 可预测性不等于因果;有限 penalty 不是硬约束;分层复杂度收益依赖宏动作与层间接口假设。

引语

原型中的中文引号不自动视为逐字原话。跨访谈综合句、节译、无 URL 帖文和无法定位视频时间点的内容不渲染为原话;未证伪但缺证据的条目归 unverified,而不是误标 debunked。

复核过程

  • 对迁移后的正文引用、sources.yaml、quotes.yaml 和 included_in 做交叉核对。
  • 对原型审阅记录中已指出的扩散模型、LISTA、护栏、潜变量规划等问题,修订时采用收窄或删除,而不是沿用旧表述。
  • 对页面做公开审查:未发现应迁移的内网材料、内网 IP 或内部代码仓库链接;未迁移人物照片、Logo、宣传图,也未把 research/ 工作记录当作正文来源。
  • lecun.com 首页与完整论文列表没有 AMI 论文副本;负责人决定放弃,故该来源继续排除,不用它支撑正文或引语。

学术文献获取结果

本轮只采用 lecun.com 已取得并逐项核对的论文,不再请求其他站点:

  • AMI 论文:lecun.com 无公开副本,负责人决定放弃;不陈述其具体模块、公式、数字和结论。
  • EBM 教程已取得;正文只恢复 Abstract、§1、Eq. (1)–(2) 与 §2 可支持的定义和推断表述 [1]。
  • DrLIM 已取得;正文只恢复 Abstract、§2.1、Eq. (1)–(4) 可支持的对比损失表述 [2]。
  • 场景标注论文已取得;正文只恢复 Abstract、§1、Figure 1、§3–4 可支持的方法概述 [3]。
  • 1998 文档识别论文已取得;本稿仍不恢复未经逐项定位的架构与实验数字 [4]。
  • OBD 全文已取得;二阶显著性公式按 §2 Eq. (3)–(5) 核对,剪枝流程定位到 §3。

引语状态

本专题引语索引目前包括:

  • verified:仅限已在公开文字稿或官方文章逐字找到、并有 locator 的短引语;
  • paraphrase:论文或连续发言的中文压缩,不显示原话卡;
  • unverified:原型常见说法,但当前缺 URL、时间点或逐字匹配;
  • debunked:目前为 0;没有足够反证时不滥用“已证伪”。

待核查条目和原因见第 7 章及 quotes.yaml。

迁移边界

本专题保持 review_status: draft,等待第二轮修订后的独立复核。复核确认无残留后,可标记为 fact_checked 并进入负责人审核;approved 仍只能由负责人设置。

勘误

本专题尚处于 draft。负责人审核前的修订直接更新草稿;正式发布后的事实修正应写入 index.md 的 corrections,注明日期、修改内容和依据。

参考来源

  1. [1]A Tutorial on Energy-Based Learning(在新窗口打开)MIT Press · Abstract、§1、Eq. (1)–(2)、§2 · 访问于 2026-10-18官方 · 部分原话↩
  2. [2]Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping(在新窗口打开)CVPR · Abstract、§2.1、Eq. (1)–(4) · 访问于 2026-10-18官方 · 部分原话↩
  3. [3]Learning Hierarchical Features for Scene Labeling(在新窗口打开)IEEE TPAMI · Abstract、§1、Figure 1、§3–4 · 访问于 2026-10-18官方 · 部分原话↩
  4. [4]Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition(在新窗口打开)Proceedings of the IEEE · Abstract、II、VII · 访问于 2026-10-18官方 · 部分原话↩