Why LeCun’s World Model Won’t Save AI
After the unexpected divorce between LeCun and Meta, there is a lot of talk that the dead-end in LLM progress will be overcome through the physics of the world. That is, having a neural network work with physical data from the surrounding environment will allow the model to acquire meaning and an understanding of its actions. LeCun has a foundational paper that nobody is going to read. So, I'll summarize it as best I can. Essentially, the idea is that the current trajectory of LLM development is doomed. As long as they are predicting the next token, real understanding — the emergence of real meaning — is impossible. LeCun proposes training neural networks on physical world data, assuming that building a model of it will allow the system to discard details and focus on meaning.
Нейросеть против ретро-лабиринта: сможет ли AI пройти Vampire Killer на MSX?
Построение RL-агента для лабиринтной ретро-игры через openMSX1. Введение - почему этот проект вообще интересен
Как запускать LLM локально с LM Studio: Полное руководство 2026
Запускайте большие языковые модели оффлайн на своём компьютере — без API-ключей, без облачных зависимостей, полная приватностьКак запускать LLM локально с LM Studio: Полное руководство 2026
Atlassian внедрила ИИ-агентов в Jira: теперь ими можно управлять наравне с сотрудниками
Корпорация Atlassian, один из крупнейших разработчиков корпоративного программного обеспечения,
Машинный перевод. Как развивалась технология
Машинный перевод - это одно из самых удивительных достижений ИИ. Под этим термином понимают автоматический перевод текста с одного языка на другой с помощью компьютерных алгоритмов. Несколько десятилетий назад сама идея о том, что компьютер или программа может переводить тексты с одного языка на другой, казалась настоящей фантастикой. Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex
Neurosymbolic AI: The Architecture of a Semantic Neural Network. How to Teach LLMs to Calculate
LLMs fail at elementary math. Corporations spend billions, but ultimately are forced to attach calculators to computing machines of incredible power. All attempts to fix this via Chain-of-Thought, fine-tuning on arithmetic tasks, or context expansion have failed.I conducted a series of experiments to understand why, and came to the conclusion that neural networks are simply not meant for discrete arithmetic. Their true purpose is continuous transformations.This article describes the implementation of a novel neural network architecture that combines the precision of symbolic AI with the generalization capabilities of LLMs. As always, experiments and code are included.I will traditionally skip the philosophical foundations that led to this solution.TL;DR: LLMs make arithmetic mistakes not due to a lack of data or parameters—neural networks are fundamentally not designed for discrete calculations. They evolved (much like the biological brain) for continuous transformations and pattern recognition. The solution is not to teach them to count, but to embed an algebraic processor.
