[AINews] Yann LeCun’s AMI Labs launches with a $1B seed @ $4.5B to build world models around JEPA
Янн ЛеКун официально представил стартап Advanced Machine Intelligence (AMI Labs), привлёкший рекордный посевной раунд на $1,03 млрд (около €890 млн) при оценке $3,5 млрд pre-money — это один из крупнейших сидов в истории и, вероятно, крупнейший для европейской компании. Цель AMI — строить «настоящий интеллект в реальном мире» через мировые модели (world models) на базе JEPA, а не масштабирование предсказания языка. В команду вошли Alex Lebrun (CEO), Saining Xie (сооснователь/CSO), Laurent Solly (COO) и Pascale Fung (со-основатель и CRIO), а также волна исследователей по world models, vision и self-supervised обучению. Идея JEPA — предсказывать абстрактные представления в сжатом латентном пространстве, а не реконструировать каждый пиксель, что лучше подходит для робототехники, здравоохранения и планирования действий. Запуск получил сильную политическую поддержку во Франции (Макрон, Bpifrance) как стратегический европейский AI-чемпион. Сторонники видят в AMI назревший противовес доминированию авторегрессионных LLM, тогда как скептики ждут, сможет ли подход обогнать быстро коммерциализирующихся LLM-агентов.
[AINews] Yann LeCun’s AMI Labs launches with a $1B seed @ $4.5B to build world models around JEPA
[AINews] AMI Labs Янна ЛеКуна стартует с посевным раундом на $1 млрд при оценке $4,5 млрд для создания мировых моделей вокруг JEPA
World Models are what next generation AI needs.
Мировые модели — это то, что нужно ИИ следующего поколения.
AI News for 3/9/2026-3/10/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters — no more Discord (see below). Estimated reading time saved (at 200wpm): 2649 minutes. AINews' website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!
AI News за 9.03.2026–10.03.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта — больше никакого Discord (см. ниже). Сэкономленное время чтения (при 200 словах/мин): 2649 минут. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты рассылок!
Most days, AINews’ op-ed is human written, while the sections below are human curated selections from multiple LLM generations. However, some days there’s one clear big story, and in those cases, we’ve been developing a new methodology that reports the big story in more detail. Today is one of those days — GPT 5.4 won today’s battle in describing AI Twitter coverage of AMI. So, read on, feedback welcome. — Ed.
В большинстве дней редакционная колонка AINews пишется человеком, а разделы ниже — это отобранные человеком подборки из нескольких генераций LLM. Однако в некоторые дни есть одна явная большая история, и в таких случаях мы разрабатываем новую методологию, которая освещает главную историю более подробно. Сегодня как раз такой день — GPT 5.4 выиграл сегодняшнюю битву в описании освещения AMI в AI Twitter. Так что читайте дальше, обратная связь приветствуется. — Ред.
AI Twitter Recap
Обзор AI Twitter
Top Story: Yann LeCun’s AMI Labs launches with a $1.03B seed to build world models around JEPA
Главная история: AMI Labs Янна ЛеКуна стартует с посевным раундом на $1,03 млрд для создания мировых моделей вокруг JEPA
What happened
Что произошло
Yann LeCun formally unveiled Advanced Machine Intelligence (AMI Labs), a new startup focused on “building real intelligence into the real world,” with an unusually large $1.03B seed round (also cited as €890M) at a reported $3.5B pre-money valuation, described as one of the largest seed rounds ever and likely the largest for a European company. The announcement came directly from LeCun, who said the company had completed “one of the largest seeds ever” and was hiring @ylecun, and from CEO Alex Lebrun, who framed the mission as a “long-term scientific endeavor” to build systems that “truly understand the real world” @lxbrun. Multiple press reports converged on the same core facts: AMI aims to build AI models that understand the physical world and reflects LeCun’s long-running view that human-level AI will come from world modeling rather than scaling language prediction alone @TechCrunch @WIRED @business @Reuters @ZeffMax. The founding and senior team includes LeCun; Alex Lebrun as CEO @lxbrun; Saining Xie as cofounder/CSO @sainingxie; Laurent Solly as COO @laurentsolly; Pascale Fung as Co-Founder and Chief Research & Innovation Officer @pascalefung; plus a wave of prominent founding researchers joining to work specifically on world models, representation learning, pretraining, scaling, and video @sanghyunwoo1219 @jihanyang13 @duchao0726 @zhouxy2017 @jingli9111.**
Янн ЛеКун официально представил Advanced Machine Intelligence (AMI Labs) — новый стартап, сфокусированный на «встраивании настоящего интеллекта в реальный мир», с необычайно крупным посевным раундом на $1,03 млрд (также упоминается как €890 млн) при заявленной оценке $3,5 млрд pre-money, который описывают как один из крупнейших сидов в истории и, вероятно, крупнейший для европейской компании. Объявление пришло напрямую от ЛеКуна, который сказал, что компания завершила «один из крупнейших сидов в истории» и ведёт наём @ylecun, а также от CEO Alex Lebrun, который сформулировал миссию как «долгосрочное научное предприятие» по созданию систем, которые «по-настоящему понимают реальный мир» @lxbrun. Множество публикаций в прессе сошлись на одних и тех же ключевых фактах: AMI стремится создавать ИИ-модели, которые понимают физический мир, и отражает давнюю позицию ЛеКуна о том, что ИИ человеческого уровня появится из моделирования мира, а не только из масштабирования предсказания языка @TechCrunch @WIRED @business @Reuters @ZeffMax. В команду основателей и старшее руководство входят ЛеКун; Alex Lebrun как CEO @lxbrun; Saining Xie как сооснователь/CSO @sainingxie; Laurent Solly как COO @laurentsolly; Pascale Fung как со-основатель и Chief Research & Innovation Officer @pascalefung; плюс волна видных исследователей-основателей, присоединившихся, чтобы работать конкретно над мировыми моделями, обучением представлений, предобучением, масштабированием и видео @sanghyunwoo1219 @jihanyang13 @duchao0726 @zhouxy2017 @jingli9111.**
Facts vs. opinions
Факты против мнений
Facts reported across tweets and coverage
Факты, сообщённые в твитах и публикациях
Funding size: $1.03B seed / €890M @ylecun @lxbrun @laurentsolly.
Valuation: $3.5B pre-money was reported by commentators and news summaries @iScienceLuvr @ZeffMax.
Company thesis: build AI models that can understand the physical/real world, not just language @TechCrunch @WIRED @Reuters.
LeCun’s positioning: world models have been his public thesis for years; AMI is the vehicle to test it at startup scale @ZeffMax @WIRED.
Official language from AMI leaders: “real intelligence into the real world,” “human-centered,” “perceives, learns, reasons and acts” @Brian_Bo_Li @pascalefung.
Hiring/opening locations: Paris explicitly mentioned by Pascale Fung @pascalefung; observers also noted Zürich among locations @giffmana.
Europe/France angle: French media and political figures framed it as a major European/French AI milestone @BFMTV @France24_fr @EmmanuelMacron @NicolasDufourcq.
Размер финансирования: $1,03 млрд сид / €890 млн @ylecun @lxbrun @laurentsolly.Оценка: $3,5 млрд pre-money сообщалась комментаторами и новостными сводками @iScienceLuvr @ZeffMax.Тезис компании: создавать ИИ-модели, которые могут понимать физический/реальный мир, а не только язык @TechCrunch @WIRED @Reuters.Позиционирование ЛеКуна: мировые модели годами были его публичным тезисом; AMI — это инструмент, чтобы проверить его в масштабе стартапа @ZeffMax @WIRED.Официальные формулировки от лидеров AMI: «настоящий интеллект в реальном мире», «ориентированный на человека», «воспринимает, учится, рассуждает и действует» @Brian_Bo_Li @pascalefung.Локации найма/открытия: Париж явно упомянут Pascale Fung @pascalefung; наблюдатели также отметили Цюрих среди локаций @giffmana.Европейский/французский ракурс: французские СМИ и политические деятели представили это как крупную европейскую/французскую веху в ИИ @BFMTV @France24_fr @EmmanuelMacron @NicolasDufourcq.
Opinions and interpretation
Мнения и интерпретация
Supportive view: this is LeCun finally getting the capital and team to prove his long-argued alternative to LLM-centric AI @teortaxesTex.
Bullish technical view: world models will be a “huge leap forward,” especially for embodiment/robotics, and AMI’s open-research posture is attractive @mervenoyann @ziv_ravid.
Architecture-war framing: some commentators explicitly cast AMI as a bet that the industry is building on the wrong foundation by over-indexing on autoregressive language models @LiorOnAI.
Skeptical/neutral view: the key question is not whether world models sound compelling, but whether JEPA-style methods can scale into economically useful systems faster than LLM-centric agents are already commercializing. This skepticism is more implicit than explicit in the tweet set, but appears through “gets a chance to prove his vision” style comments @teortaxesTex.
Meta-commentary: AMI is not being framed internally as a “conventional lab” @sainingxie, which suggests an attempt to differentiate from the standard frontier-lab pattern of API-first model scaling.
Поддерживающий взгляд: это ЛеКун, который наконец получает капитал и команду, чтобы доказать свою давно отстаиваемую альтернативу ИИ с центральной ролью LLM @teortaxesTex.Оптимистичный технический взгляд: мировые модели станут «огромным скачком вперёд», особенно для воплощённого ИИ/робототехники, а открытая исследовательская позиция AMI привлекательна @mervenoyann @ziv_ravid.Рамка архитектурной войны: некоторые комментаторы прямо представляют AMI как ставку на то, что индустрия строит на неправильном фундаменте, чрезмерно полагаясь на авторегрессионные языковые модели @LiorOnAI.Скептический/нейтральный взгляд: ключевой вопрос не в том, звучат ли мировые модели убедительно, а в том, смогут ли методы в стиле JEPA масштабироваться в экономически полезные системы быстрее, чем уже коммерциализируются LLM-центричные агенты. Этот скептицизм в наборе твитов скорее неявный, чем явный, но проявляется через комментарии в духе «получает шанс доказать своё видение» @teortaxesTex.Мета-комментарий: внутри AMI не позиционируется как «обычная лаборатория» @sainingxie, что предполагает попытку отстроиться от стандартного паттерна фронтирной лаборатории с масштабированием моделей по принципу API-first.
Technical details: JEPA, world models, and why this is different from next-token LMs
Технические детали: JEPA, мировые модели и чем это отличается от LM с предсказанием следующего токена
AMI’s public narrative is aligned with LeCun’s JEPA/world-model agenda. The explicit technical details in the tweets are sparse, but the discussion strongly points to the following stack of ideas:
Публичный нарратив AMI согласован с повесткой ЛеКуна по JEPA/мировым моделям. Явных технических деталей в твитах мало, но обсуждение чётко указывает на следующий набор идей:
World models: latent predictive models of environment dynamics that learn compact state representations and predict future states/outcomes rather than raw sensory streams.
JEPA: Joint Embedding Predictive Architecture, introduced by LeCun in 2022, highlighted in commentary as a method that learns abstract representations and predicts in a compressed latent space rather than trying to reconstruct every pixel/token @LiorOnAI.
Motivation for JEPA over generative modeling:
Real-world sensor streams contain lots of unpredictable or irrelevant entropy.
Raw-pixel/video prediction is inefficient because it spends modeling capacity on noise.
Predicting latent abstractions may better support planning, controllability, and invariance.
Action-conditioned world models: commentary noted the key extension that models should predict consequences of actions, enabling planning before acting @LiorOnAI. That is closer to model-based RL/control than to passive sequence modeling.
Target domains repeatedly implied:
Robotics / embodied AI @mervenoyann
Healthcare and lower-hallucination systems @kimmonismus
Industrial process control / safety-critical environments @LiorOnAI
More generally, systems that must track persistent state, causality, and action outcomes in the physical world.
Мировые модели: латентные предиктивные модели динамики среды, которые обучаются компактным представлениям состояния и предсказывают будущие состояния/исходы, а не сырые сенсорные потоки.JEPA: Joint Embedding Predictive Architecture (совместная предиктивная архитектура с эмбеддингами), представленная ЛеКуном в 2022 году, выделяемая в комментариях как метод, который обучается абстрактным представлениям и предсказывает в сжатом латентном пространстве, а не пытается реконструировать каждый пиксель/токен @LiorOnAI.Мотивация для JEPA вместо генеративного моделирования:Сенсорные потоки реального мира содержат много непредсказуемой или нерелевантной энтропии.Предсказание сырых пикселей/видео неэффективно, потому что тратит моделирующую ёмкость на шум.Предсказание латентных абстракций может лучше поддерживать планирование, управляемость и инвариантность.Мировые модели, обусловленные действиями: в комментариях отмечалось ключевое расширение — модели должны предсказывать последствия действий, что позволяет планировать перед действием @LiorOnAI. Это ближе к model-based RL/управлению, чем к пассивному моделированию последовательностей.Целевые домены, неоднократно подразумеваемые:Робототехника / воплощённый ИИ @mervenoyannЗдравоохранение и системы с меньшим уровнем галлюцинаций @kimmonismusУправление промышленными процессами / среды, критичные к безопасности @LiorOnAIВ более общем смысле — системы, которые должны отслеживать устойчивое состояние, причинность и исходы действий в физическом мире.
This is broadly consistent with LeCun’s longstanding critique of pure autoregressive LLMs:
Это в целом согласуется с давней критикой ЛеКуна в адрес чисто авторегрессионных LLM:
text prediction alone is not sufficient for grounded understanding,
the world is only partially predictable,
intelligent agents need hierarchical representations and planning in latent space,
data from vision/video/embodiment should dominate long-run AI progress.
одного предсказания текста недостаточно для заземлённого понимания,мир лишь частично предсказуем,интеллектуальным агентам нужны иерархические представления и планирование в латентном пространстве,данные из зрения/видео/воплощённости должны доминировать в долгосрочном прогрессе ИИ.
Team composition as a technical signal
Состав команды как технический сигнал
The founding roster is itself a technical clue. Several hires emphasize:
Сам список основателей — это технический ключ. Несколько нанятых сотрудников делают акцент на:
world models @sanghyunwoo1219 @zhouxy2017
pretraining, scaling, video, representation @jingli9111
a cluster of vision-heavy researchers, noted by supporters as “a team of vision 🐐s” @mervenoyann
мировых моделях @sanghyunwoo1219 @zhouxy2017предобучении, масштабировании, видео, представлениях @jingli9111кластере исследователей с сильным уклоном в зрение, отмеченном сторонниками как «команда козырей в области vision 🐐» @mervenoyann
That suggests AMI is likely to emphasize vision/video/self-supervised representation learning, not just append world-model language to an otherwise standard LLM stack.
Это предполагает, что AMI, вероятно, будет делать акцент на обучении представлений на зрении/видео/self-supervised, а не просто добавлять язык мировых моделей к в остальном стандартному стеку LLM.
Open research posture
Открытая исследовательская позиция
Several supportive reactions specifically mentioned hope for open releases/open research @mervenoyann @mervenoyann. That matters because JEPA/world-model work has historically had stronger academic than product traction; openness would help AMI recruit and shape a research ecosystem. But at launch this is still aspiration rather than demonstrated practice.
Несколько поддерживающих реакций конкретно упоминали надежду на открытые релизы/открытые исследования @mervenoyann @mervenoyann. Это важно, потому что работа над JEPA/мировыми моделями исторически имела больше академической, чем продуктовой тяги; открытость помогла бы AMI нанимать людей и формировать исследовательскую экосистему. Но на момент запуска это всё ещё устремление, а не продемонстрированная практика.
Different opinions in the reaction set
Разные мнения в наборе реакций
1) Strongly supportive: “LeCun finally gets to run the experiment”
1) Решительная поддержка: «ЛеКун наконец получает возможность провести эксперимент»
A sizable share of reactions are essentially relief that LeCun now has a dedicated startup and capital base to validate his worldview.
Значительная доля реакций по сути выражает облегчение от того, что у ЛеКуна теперь есть выделенный стартап и капитальная база, чтобы подтвердить своё мировоззрение.
“Yann gets a chance to prove his vision” @teortaxesTex
“very bullish… world models will be a huge leap forward” @mervenoyann
“super bullish on AMI labs” because of team quality and open research ambition @ziv_ravid
“understanding the real world is key to building advanced AI systems” @duchao0726
«Янн получает шанс доказать своё видение» @teortaxesTex«очень оптимистичен… мировые модели станут огромным скачком вперёд» @mervenoyann«крайне оптимистичен в отношении AMI labs» из-за качества команды и амбиций по открытым исследованиям @ziv_ravid«понимание реального мира — ключ к созданию продвинутых ИИ-систем» @duchao0726
This camp sees AMI as an overdue counterweight to the current industry equilibrium around autoregressive LMs + RLHF + tool use.
Этот лагерь видит AMI как давно назревший противовес текущему равновесию индустрии вокруг авторегрессионных LM + RLHF + использования инструментов.
2) Architecture-war framing: “LLMs predict words; AMI wants models of reality”
2) Рамка архитектурной войны: «LLM предсказывают слова; AMI хочет модели реальности»
This view was most explicitly articulated by @LiorOnAI:
Этот взгляд наиболее явно сформулировал @LiorOnAI:
language models operate over words/tokens,
reality is continuous, sensorimotor, and partly unpredictable,
generative models overfit to reconstruction,
JEPA predicts meaningful abstractions instead.
языковые модели работают над словами/токенами,реальность непрерывна, сенсомоторна и отчасти непредсказуема,генеративные модели переобучаются под реконструкцию,JEPA вместо этого предсказывает осмысленные абстракции.
This is the clearest pro-AMI technical argument in the tweet set. It treats hallucination, brittleness, and lack of grounded planning as symptoms of the wrong training objective, not just insufficient scale.
Это самый ясный технический аргумент в пользу AMI в наборе твитов. Он трактует галлюцинации, хрупкость и отсутствие заземлённого планирования как симптомы неправильной цели обучения, а не просто недостаточного масштаба.
3) Pragmatic neutral: “Compelling thesis, but now it has to ship”
3) Прагматичный нейтралитет: «Убедительный тезис, но теперь его надо реализовать»
Some reactions are celebratory but not credulous:
Некоторые реакции праздничны, но не легковерны:
“gets a chance to prove his vision” @teortaxesTex
“burning question… PyTorch or JAX shop” @giffmana
«получает шанс доказать своё видение» @teortaxesTex«жгучий вопрос… это PyTorch- или JAX-шоп» @giffmana
The latter is not just joke infrastructure chatter; it reflects a real question for how AMI will operationalize research. A startup attempting novel world-model training at scale must choose an ecosystem optimized either for:
Последнее — не просто шутливая болтовня об инфраструктуре; это отражает реальный вопрос о том, как AMI будет операционализировать исследования. Стартап, пытающийся обучать новые мировые модели в масштабе, должен выбрать экосистему, оптимизированную либо для:
fast research iteration and broad hiring familiarity (PyTorch), or
aggressive large-scale functional-programming style and SPMD compiler stacks (JAX).
быстрой итерации исследований и широкой узнаваемости при найме (PyTorch), либоагрессивного крупномасштабного стиля функционального программирования и SPMD-компиляторных стеков (JAX).
4) Broader simulation/world-model enthusiasm outside AMI
4) Более широкий энтузиазм по симуляции/мировым моделям за пределами AMI
The AMI launch also landed into a broader discourse where “simulation is the next frontier” was already in the air. Percy Liang argued that the next big opportunity is to “put society into a docker container” via simulation models that can predict what happens in hypothetical real-world scenarios @percyliang. That isn’t about AMI directly, but it reinforces why LeCun’s thesis currently resonates: many researchers increasingly think progress requires moving from token imitation to model-based prediction of environments and interactions.
Запуск AMI также пришёлся на более широкую дискуссию, где идея «симуляция — это следующий фронтир» уже витала в воздухе. Percy Liang утверждал, что следующая большая возможность — «поместить общество в docker-контейнер» через симуляционные модели, способные предсказывать, что произойдёт в гипотетических реальных сценариях @percyliang. Это не про AMI напрямую, но подкрепляет, почему тезис ЛеКуна сейчас находит отклик: всё больше исследователей считают, что прогресс требует перехода от имитации токенов к model-based предсказанию сред и взаимодействий.
Context: why this matters now
Контекст: почему это важно сейчас
AMI matters because it is a high-profile, well-capitalized attempt to reopen a question many in industry had tacitly declared settled: is next-token prediction the central path to advanced intelligence, or just a useful but ultimately narrow substrate?
AMI важна, потому что это громкая, хорошо капитализированная попытка вновь открыть вопрос, который многие в индустрии негласно сочли решённым: является ли предсказание следующего токена центральным путём к продвинутому интеллекту или же это полезный, но в конечном счёте узкий субстрат?
Why the timing is notable
Почему время запуска примечательно
The launch comes when:
Запуск приходится на момент, когда:
LLMs and coding agents are commercially successful,
multimodal systems are improving fast,
robotics/autonomy/world-model language is resurging,
and there is growing awareness that benchmark gains in text/code may not directly translate to physical-world competence.
LLM и кодинг-агенты коммерчески успешны,мультимодальные системы быстро улучшаются,язык робототехники/автономности/мировых моделей вновь набирает силу,и растёт осознание того, что прирост в бенчмарках по тексту/коду может не транслироваться напрямую в компетентность в физическом мире.
This matters especially because frontier AI discourse lately has been dominated by:
Это особенно важно, потому что дискурс о фронтирном ИИ в последнее время доминируют:
agents/harnesses/tool use,
reasoning RL,
coding automation,
and inference infrastructure.
агенты/обвязки (harnesses)/использование инструментов,reasoning RL,автоматизация кодинга,и инфраструктура инференса.
AMI is an explicit bet that the next frontier is grounded representation learning and predictive modeling of the real world, not just better wrappers around text models.
AMI — это явная ставка на то, что следующий фронтир — это заземлённое обучение представлений и предиктивное моделирование реального мира, а не просто более удачные обёртки вокруг текстовых моделей.
Why LeCun is uniquely positioned
Почему ЛеКун находится в уникальном положении
LeCun has spent years publicly arguing:
ЛеКун годами публично утверждал:
human and animal intelligence is learned from observation and action in the world,
language is too low-bandwidth and derivative to be the main training signal,
systems need latent-variable world models and planning.
человеческий и животный интеллект усваивается из наблюдения и действия в мире,язык слишком узкополосен и производен, чтобы быть основным обучающим сигналом,системам нужны мировые модели с латентными переменными и планирование.
His influence made him one of the most visible skeptics of “LLMs alone get us to AGI.” AMI is therefore not just another startup; it is the most direct institutionalization so far of the anti-token-maximalist view from one of the field’s most prominent figures.
Его влияние сделало его одним из самых заметных скептиков идеи «одни LLM приведут нас к AGI». Поэтому AMI — это не просто очередной стартап; это самая прямая на сегодняшний день институционализация анти-токен-максималистского взгляда от одной из самых видных фигур в области.
Europe/France implications
Последствия для Европы/Франции
Political and institutional reactions in France/Europe were unusually strong:
Политические и институциональные реакции во Франции/Европе были необычайно сильными:
Macron celebrated it as a new page for AI and “la France des chercheurs, des bâtisseurs” @EmmanuelMacron
Bpifrance’s Nicolas Dufourcq highlighted French pride in backing a company that could “revolutionize global AI” @NicolasDufourcq
Макрон отпраздновал это как новую страницу для ИИ и «la France des chercheurs, des bâtisseurs» (Францию исследователей и строителей) @EmmanuelMacronNicolas Dufourcq из Bpifrance подчеркнул французскую гордость за поддержку компании, которая могла бы «революционизировать мировой ИИ» @NicolasDufourcq
So AMI is also being positioned as a European strategic AI champion, not merely a research startup.
Так что AMI также позиционируется как европейский стратегический ИИ-чемпион, а не просто исследовательский стартап.
All relevant AMI/world-model tweets and what each adds
Все релевантные твиты об AMI/мировых моделях и что добавляет каждый
@TechCrunch: headline confirmation of the $1.03B raise and world-model framing.
@BFMTV: French-language mainstream framing of the raise as historic.
@WIRED: contextualizes LeCun’s long-running thesis that physical-world mastery, not language alone, is the route to human-level AI.
@business: Bloomberg confirmation of the funding magnitude.
@iScienceLuvr: adds the $3.5B pre-money valuation figure.
@sainingxie: AMI is “not a conventional lab,” and Xie joins as cofounder/CSO.
@lxbrun: CEO announcement; mission is long-term scientific effort toward real-world understanding.
@ZeffMax: concise summary that AMI is LeCun betting big on world models after years of advocacy.
@teortaxesTex: “gets a chance to prove his vision.”
@Brian_Bo_Li: “real intelligence into the real world” slogan.
@sanghyunwoo1219: joined from day one specifically to work on world models.
@laurentsolly: COO announcement; repeats funding and “next AI frontier models.”
@mavenlin: enthusiasm from another team member, signaling depth of founding bench.
@crystalsssup: notes Saining Xie’s presence as a signal of AMI’s seriousness.
@ylecun: official unveiling; “one of the largest seeds ever,” likely largest for a European company.
@jihanyang13: founding-team join announcement.
@giffmana: asks whether AMI becomes a PyTorch or JAX shop.
@France24_fr: French media framing as a “paradigm shift.”
@TheRundownAI: short summary of “beyond language models to build world models.”
@pascalefung: Fung joins as CRIO; emphasizes “human-centered” AI that perceives, learns, reasons, acts.
@EmmanuelMacron: political endorsement and national strategic framing.
@franceinter: media amplification around LeCun’s broader claims about jobs and AI transformation.
@mervenoyann: bullish on world models as a leap forward for embodied research and likes the open stance.
@kimmonismus: adds healthcare/Nabla commercialization angle and hallucination-risk framing.
@pascalefung: hiring for Paris team.
@zhouxy2017: founding member working on world models.
@Reuters: calls AMI an “alternative AI approach.”
@NVIDIAAI and related Thinking Machines/NVIDIA posts are not about AMI; omitted from focus.
@chris_j_paxton: notes absence of Bay Area in listed locations; suggests geographic differentiation.
@giffmana: clarifies Zürich is one of the locations.
@lilianweng: “building technologies for better human-AI collaboration on next gen hardware at scale.” Indirect but clearly tied to joining/working with the AMI orbit.
@Yuchenj_UW: juxtaposes LeCun’s world-model startup and Meta’s Moltbook acquisition, highlighting the contrast between long-horizon foundational bets and near-term agent/social-product bets.
@LiorOnAI: the most explicit technical gloss on JEPA and why latent-space predictive modeling may matter.
@sainingxie: appreciation reply; minor but confirms continued engagement.
@NandoDF @DrJimFan @denisyarats: peer congratulations; low-information but signal broad respect.
@TechCrunch: заголовочное подтверждение раунда на $1,03 млрд и рамки мировых моделей.@BFMTV: франкоязычное мейнстрим-обрамление раунда как исторического.@WIRED: помещает в контекст давний тезис ЛеКуна о том, что путь к ИИ человеческого уровня — это овладение физическим миром, а не язык сам по себе.@business: подтверждение Bloomberg масштаба финансирования.@iScienceLuvr: добавляет цифру оценки $3,5 млрд pre-money.@sainingxie: AMI — «не обычная лаборатория», и Xie присоединяется как сооснователь/CSO.@lxbrun: объявление CEO; миссия — долгосрочное научное усилие на пути к пониманию реального мира.@ZeffMax: краткое резюме о том, что AMI — это ЛеКун, делающий крупную ставку на мировые модели после многих лет адвокации.@teortaxesTex: «получает шанс доказать своё видение».@Brian_Bo_Li: слоган «настоящий интеллект в реальном мире».@sanghyunwoo1219: присоединился с первого дня специально для работы над мировыми моделями.@laurentsolly: объявление COO; повторяет данные о финансировании и «следующих фронтирных ИИ-моделях».@mavenlin: энтузиазм от другого члена команды, сигнализирующий о глубине команды основателей.@crystalsssup: отмечает присутствие Saining Xie как сигнал серьёзности AMI.@ylecun: официальное объявление; «один из крупнейших сидов в истории», вероятно крупнейший для европейской компании.@jihanyang13: объявление о присоединении к команде основателей.@giffmana: спрашивает, станет ли AMI PyTorch- или JAX-шопом.@France24_fr: обрамление французскими СМИ как «смены парадигмы».@TheRundownAI: короткое резюме о «выходе за пределы языковых моделей к созданию мировых моделей».@pascalefung: Fung присоединяется как CRIO; делает акцент на «ориентированном на человека» ИИ, который воспринимает, учится, рассуждает, действует.@EmmanuelMacron: политическая поддержка и национальное стратегическое обрамление.@franceinter: медийное усиление вокруг более широких заявлений ЛеКуна о рабочих местах и трансформации через ИИ.@mervenoyann: оптимизм по поводу мировых моделей как скачка вперёд для исследований воплощённого ИИ, нравится открытая позиция.@kimmonismus: добавляет ракурс коммерциализации в здравоохранении/Nabla и обрамление риска галлюцинаций.@pascalefung: наём команды в Париже.@zhouxy2017: член-основатель, работающий над мировыми моделями.@Reuters: называет AMI «альтернативным подходом к ИИ».@NVIDIAAI и связанные посты Thinking Machines/NVIDIA не об AMI; исключены из фокуса.@chris_j_paxton: отмечает отсутствие Bay Area в перечисленных локациях; предполагает географическую дифференциацию.@giffmana: уточняет, что Цюрих — одна из локаций.@lilianweng: «создание технологий для лучшего сотрудничества человека и ИИ на железе нового поколения в масштабе». Косвенно, но явно связано с присоединением/работой в орбите AMI.@Yuchenj_UW: сопоставляет стартап ЛеКуна по мировым моделям и приобретение Meta компании Moltbook, подчёркивая контраст между долгосрочными фундаментальными ставками и краткосрочными ставками на агенты/социальные продукты.@LiorOnAI: наиболее явное техническое пояснение JEPA и того, почему предиктивное моделирование в латентном пространстве может иметь значение.@sainingxie: ответ с благодарностью; незначительный, но подтверждает продолжающуюся вовлечённость.@NandoDF @DrJimFan @denisyarats: поздравления от коллег; малоинформативны, но сигнализируют о широком уважении.
Bottom line
Итог
AMI Labs is the strongest institutional challenge yet to the idea that scaling autoregressive language models is the sole or dominant route to AGI. The hard facts are unusually concrete — $1.03B seed, $3.5B pre-money, elite vision/world-model-heavy team, France/Europe strategic backing — while the technical promise remains largely thesis-level for now: JEPA-style latent predictive world models that learn from real-world sensor data and support planning/action without reconstructing every bit of noise. Supporters view it as the overdue next paradigm; neutrals see a high-stakes test of whether LeCun’s critique of LLMs can finally cash out in products and benchmarks; skeptics, even when not stated bluntly, will judge it on whether world models can outcompete rapidly improving LLM agents before the market closes around the current stack.
AMI Labs — это самый сильный на сегодняшний день институциональный вызов идее о том, что масштабирование авторегрессионных языковых моделей — единственный или доминирующий путь к AGI. Твёрдые факты необычайно конкретны — посевной раунд $1,03 млрд, $3,5 млрд pre-money, элитная команда с сильным уклоном в vision/мировые модели, стратегическая поддержка Франции/Европы — тогда как техническое обещание пока остаётся в основном на уровне тезиса: предиктивные мировые модели в стиле JEPA в латентном пространстве, которые обучаются на сенсорных данных реального мира и поддерживают планирование/действие, не реконструируя каждый бит шума. Сторонники видят в этом давно назревшую следующую парадигму; нейтралы — рискованную проверку того, сможет ли критика LLM от ЛеКуна наконец воплотиться в продуктах и бенчмарках; скептики, даже когда не говорят об этом прямо, будут судить о ней по тому, смогут ли мировые модели обогнать стремительно улучшающихся LLM-агентов до того, как рынок закроется вокруг текущего стека.
Other Topics
Другие темы
Agents, coding workflows, and the “builder vs reviewer” shift
Агенты, рабочие процессы кодинга и сдвиг «строитель vs ревьюер»
A broad theme across the timeline is that coding agents are changing software org structure: implementation is no longer the bottleneck; review, architecture, and product judgment are @renilzac @clairevo @dexhorthy. Multiple reactions converged on the framing that engineers increasingly become either builders with product taste or reviewers with systems thinking @radek__w @ZhitaoLi224653.
Agent harnesses emerged as a major practical concept: “Agent = Model + Harness,” with filesystems, memory, browsers, routing, orchestration, and sandboxes all part of the real product surface @Vtrivedy10 @techczech @AstasiaMyers @omarsar0.
Tooling updates reflected that trend:
VS Code Agent Hooks for policy enforcement and workflow guidance @code
GitHub/Figma MCP closes design↔code loops @github
LangGraph deploy and LangGraph 1.1 simplify productionization @LangChain @sydneyrunkle
Together MCP server and Together GPU Clusters add infra for agent-driven app building and scale @togethercompute @togethercompute
Ollama scheduled prompts in Claude Code adds simple automation loops @ollama
Product reactions were split between enthusiasm and caution:
Perplexity Computer replacing routine knowledge work and marketing tasks was cited as a strong founder use case @GabbbarSingh @AravSrinivas @AravSrinivas
But several posts warned against optimizing for “% AI-written code” or abandoning code comprehension entirely @karrisaarinen @dexhorthy.
UX matters as much as raw capability: Claude Code/Hermes/OpenClaw users repeatedly noted trust, feedback loops, memory, and interface presentation as key to perceived competence @StudioYorktown @sudoingX @cz_binance.
Широкая тема по всей ленте — что кодинг-агенты меняют структуру софтверных организаций: реализация больше не узкое место; узким местом становятся ревью, архитектура и продуктовое суждение @renilzac @clairevo @dexhorthy. Множество реакций сошлись на формулировке, что инженеры всё больше становятся либо строителями с продуктовым вкусом, либо ревьюерами с системным мышлением @radek__w @ZhitaoLi224653.Обвязки агентов (harnesses) выделились как крупная практическая концепция: «Агент = Модель + Обвязка», где файловые системы, память, браузеры, маршрутизация, оркестрация и песочницы — всё это часть реальной продуктовой поверхности @Vtrivedy10 @techczech @AstasiaMyers @omarsar0.Обновления инструментов отражали этот тренд:VS Code Agent Hooks для применения политик и направления рабочих процессов @codeGitHub/Figma MCP замыкает циклы дизайн↔код @githubLangGraph deploy и LangGraph 1.1 упрощают вывод в продакшн @LangChain @sydneyrunkleTogether MCP server и Together GPU Clusters добавляют инфраструктуру для создания приложений на основе агентов и масштаба @togethercompute @togethercomputeЗапланированные промпты Ollama в Claude Code добавляют простые циклы автоматизации @ollamaРеакции на продукты разделились между энтузиазмом и осторожностью:Perplexity Computer, заменяющий рутинную интеллектуальную работу и маркетинговые задачи, приводился как сильный кейс использования для основателей @GabbbarSingh @AravSrinivas @AravSrinivasНо несколько постов предостерегали от оптимизации под «% кода, написанного ИИ» или полного отказа от понимания кода @karrisaarinen @dexhorthy.UX имеет не меньшее значение, чем сырая способность: пользователи Claude Code/Hermes/OpenClaw неоднократно отмечали доверие, циклы обратной связи, память и представление интерфейса как ключевые для воспринимаемой компетентности @StudioYorktown @sudoingX @cz_binance.
Benchmarks, evals, and reliability research
Бенчмарки, evals и исследования надёжности
Cameron Wolfe posted a practical stats thread on making LLM evals more reliable: model scores as sample means, estimate standard error as std / sqrt(n), and report 95% confidence intervals as x̄ ± 1.96×SE instead of raw mean-only metrics @cwolferesearch @cwolferesearch.
New benchmark work focused on grounding and human validity:
Opposite-Narrator Contradictions for sycophancy @LechMazur
OfficeQA Pro: enterprise grounded reasoning remains hard, with frontier agents still <50% @kristahopsalong @DbrxMosaicAI
SWE-bench Verified appears overstated relative to maintainer reality: maintainers would merge only about half of agent PRs that pass the grader @whitfill_parker @joel_bkr
AuditBench introduces 56 LLMs with implanted hidden behaviors for alignment-auditing evaluation @abhayesian
CodeClash probes long-horizon coding/planning; top models still fare poorly in sustained agentic adversarial settings @OfirPress @OfirPress
Interpretability of reasoning traces continues to be contested: one paper summary claimed 97%+ of “thinking steps” are decorative and CoT monitoring is unreliable @shi_weiyan.
Cameron Wolfe опубликовал практический тред по статистике о том, как сделать LLM evals более надёжными: трактовать оценки модели как выборочные средние, оценивать стандартную ошибку как std / sqrt(n) и сообщать 95% доверительные интервалы как x̄ ± 1,96×SE вместо метрик только по сырому среднему @cwolferesearch @cwolferesearch.Новые работы по бенчмаркам сфокусировались на заземлённости и валидности относительно человека:Opposite-Narrator Contradictions для подхалимства (sycophancy) @LechMazurOfficeQA Pro: заземлённое корпоративное рассуждение остаётся сложным, фронтирные агенты по-прежнему <50% @kristahopsalong @DbrxMosaicAISWE-bench Verified, по-видимому, завышен относительно реальности мейнтейнеров: мейнтейнеры влили бы лишь около половины агентских PR, проходящих грейдер @whitfill_parker @joel_bkrAuditBench вводит 56 LLM со встроенным скрытым поведением для оценки аудита выравнивания (alignment) @abhayesianCodeClash зондирует долгосрочный кодинг/планирование; топовые модели по-прежнему плохо справляются в устойчивых агентских состязательных условиях @OfirPress @OfirPressИнтерпретируемость трасс рассуждений остаётся спорной: одно резюме статьи утверждало, что 97%+ «шагов размышления» декоративны, а мониторинг CoT ненадёжен @shi_weiyan.
Models, infrastructure, and training systems
Модели, инфраструктура и системы обучения
Megatron Core MoE drew strong attention as an open framework for large-scale MoE training, with a claim of 1233 TFLOPS/GPU for DeepSeek-V3-685B @EthanHe_42 @eliebakouch. Commentary suggested DeepSeek-style MoE training efficiency is becoming commoditized @teortaxesTex.
Gemini Embedding 2 launched as Google’s first fully multimodal embedding model:
single embedding space for text, images, video, audio, docs
8,192-token text inputs
100+ languages
output dims 3072 / 1536 / 768 via MRL
up to 6 images, 120s video, 6-page PDFs per request @OfficialLoganK @_philschmid @googleaidevs.
Hugging Face Storage Buckets launched as S3-like mutable storage built on Xet deduplication, starting at $8/TB/month, positioned for checkpoints, logs, traces, eval outputs, and agent artifacts @victormustar @huggingface @Wauplin.
Other notable model/system releases:
RWKV-7 G1e in 13B/7B/3B/1B sizes @BlinkDL_AI
Hume TADA open-source TTS model: zero content hallucinations across 1,000+ test samples, 5x faster than comparable LLM-TTS, and 2,048 tokens ≈ 700s of audio @hume_ai
Phi-4-reasoning-vision-15B highlighted as a compact open multimodal model @dl_weekly
Baseten/Harvard prefix-caching collaboration for inference efficiency @chutes_ai
Megatron Core MoE привлёк сильное внимание как открытый фреймворк для крупномасштабного обучения MoE, с заявленными 1233 TFLOPS/GPU для DeepSeek-V3-685B @EthanHe_42 @eliebakouch. Комментарии предполагали, что эффективность обучения MoE в стиле DeepSeek становится коммодити @teortaxesTex.Gemini Embedding 2 запущена как первая полностью мультимодальная embedding-модель Google:единое пространство эмбеддингов для текста, изображений, видео, аудио, документовтекстовые входы до 8 192 токенов100+ языковразмерности выхода 3072 / 1536 / 768 через MRLдо 6 изображений, 120с видео, 6-страничных PDF на запрос @OfficialLoganK @_philschmid @googleaidevs.Hugging Face Storage Buckets запущены как S3-подобное изменяемое хранилище на базе дедупликации Xet, начиная с $8/ТБ/месяц, позиционируемое для чекпойнтов, логов, трасс, выходов evals и артефактов агентов @victormustar @huggingface @Wauplin.Другие заметные релизы моделей/систем:RWKV-7 G1e в размерах 13B/7B/3B/1B @BlinkDL_AIHume TADA — открытая TTS-модель: ноль контентных галлюцинаций на 1000+ тестовых образцах, в 5 раз быстрее сопоставимых LLM-TTS, и 2048 токенов ≈ 700с аудио @hume_aiPhi-4-reasoning-vision-15B выделена как компактная открытая мультимодальная модель @dl_weeklyСотрудничество Baseten/Harvard по prefix-кэшированию для эффективности инференса @chutes_ai
Autonomous research, AlphaGo lineage, and recursive improvement
Автономные исследования, наследие AlphaGo и рекурсивное самоулучшение
The strongest meta-theme outside AMI was automated ML research:
Karpathy’s autoresearch concept — overnight experiment loops with code edits, short training runs, and metric-based keep/discard logic — was widely discussed @NerdyRodent @_philschmid
Yuchen Jin ran a Claude-driven “chief scientist” loop for 11+ hours, 568 experiments, on 8 GPUs, observing a progression from broad exploration to focused refinement to heavy validation @Yuchenj_UW
Karpathy hinted at AgentHub, “GitHub for agents,” as the next layer for multi-agent research collaboration @karpathy @Yuchenj_UW
AlphaGo’s 10-year anniversary triggered many reflections:
Demis Hassabis argued AlphaGo’s search-and-planning ideas remain central to AGI and science @demishassabis
Google/DeepMind linked AlphaGo to AlphaEvolve and broader compute/science optimization @Google @GoogleDeepMind
Noam Brown-style framing that current reasoning models follow the AlphaGo recipe: imitation, inference-time search, then RL @polynoamial
Recursive self-improvement discourse remained active:
Schmidhuber resurfaced his long-running meta-learning/RSI work @SchmidhuberAI
Commentary on unsupervised RLVR suggested naive recursive improvement currently hits ceilings @teortaxesTex
Сильнейшей мета-темой за пределами AMI было автоматизированное ML-исследование:Концепция autoresearch от Karpathy — ночные циклы экспериментов с правками кода, короткими прогонами обучения и логикой keep/discard на основе метрик — широко обсуждалась @NerdyRodent @_philschmidYuchen Jin запустил управляемый Claude цикл «главного учёного» на 11+ часов, 568 экспериментов, на 8 GPU, наблюдая прогрессию от широкого исследования к сфокусированной доводке и затем к интенсивной валидации @Yuchenj_UWKarpathy намекнул на AgentHub, «GitHub для агентов», как следующий слой для многоагентного исследовательского сотрудничества @karpathy @Yuchenj_UW10-летие AlphaGo вызвало много размышлений:Demis Hassabis утверждал, что идеи поиска и планирования AlphaGo остаются центральными для AGI и науки @demishassabisGoogle/DeepMind связали AlphaGo с AlphaEvolve и более широкой оптимизацией вычислений/науки @Google @GoogleDeepMindОбрамление в духе Noam Brown, что текущие reasoning-модели следуют рецепту AlphaGo: имитация, поиск во время инференса, затем RL @polynoamialДискурс о рекурсивном самоулучшении оставался активным:Schmidhuber вновь поднял свою давнюю работу по мета-обучению/RSI @SchmidhuberAIКомментарии об unsupervised RLVR предположили, что наивное рекурсивное самоулучшение сейчас упирается в потолки @teortaxesTex
Capability milestones, applications, and deployment
Вехи возможностей, приложения и развёртывание
One of the most striking capability claims: a possible AI-assisted resolution of a FrontierMath open problem, first from users claiming GPT-5.4 Pro solved it and later from observers noting this could be the first FrontierMath open problem solved by AI if validated @spicey_lemonade @kevinweil @GregHBurnham @AcerFur.
Google reported a prospective clinical study of AMIE in urgent care workflows: blinded evaluation found similar differential-diagnosis and management-plan quality overall versus PCPs, but PCPs outperformed on practicality and cost effectiveness (p=0.003, p=0.004) @iScienceLuvr.
Google Sheets with Gemini reached 70.48% on SpreadsheetBench, described as near human-expert ability @GoogleAI.
Google Workspace/Gemini rollout expanded across Docs, Sheets, Slides, and Drive, with claims of Sheets tasks 9x faster, AI-generated slide layouts, and Drive-level cross-document answers @Google @sundarpichai.
Microsoft reported health as the #1 topic for Copilot mobile users in 2025, based on analysis of 500k+ conversations @mustafasuleyman.
Sharon Zhou claimed superhuman performance on AI kernel optimization in production settings, suggesting automatic GPU-porting/optimization may soon be practical @realSharonZhou.
Одно из самых ярких заявлений о возможностях: вероятное решение с помощью ИИ открытой задачи FrontierMath, сначала от пользователей, утверждавших, что GPT-5.4 Pro её решил, а позже от наблюдателей, отметивших, что это могло бы стать первой открытой задачей FrontierMath, решённой ИИ, если подтвердится @spicey_lemonade @kevinweil @GregHBurnham @AcerFur.Google сообщил о проспективном клиническом исследовании AMIE в рабочих процессах неотложной помощи: слепая оценка показала в целом сопоставимое качество дифференциальной диагностики и планов лечения по сравнению с врачами первичного звена (PCP), но PCP превзошли по практичности и экономической эффективности (p=0,003, p=0,004) @iScienceLuvr.Google Sheets с Gemini достигли 70,48% на SpreadsheetBench, что описывается как близкое к уровню эксперта-человека @GoogleAI.Развёртывание Google Workspace/Gemini расширилось на Docs, Sheets, Slides и Drive, с заявлениями о задачах в Sheets в 9 раз быстрее, AI-генерируемых макетах слайдов и ответах на уровне Drive по нескольким документам @Google @sundarpichai.Microsoft сообщил, что здоровье стало темой №1 для мобильных пользователей Copilot в 2025 году по результатам анализа 500 тыс.+ разговоров @mustafasuleyman.Sharon Zhou заявила о сверхчеловеческой производительности в оптимизации ИИ-ядер (kernel) в продакшн-условиях, предполагая, что автоматический GPU-портинг/оптимизация скоро могут стать практичными @realSharonZhou.
AI Reddit Recap
Обзор AI Reddit
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM
Keep reading with a 7-day free trial
Продолжите чтение с 7-дневным бесплатным пробным периодом
Subscribe to Latent.Space to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.
Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.