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原标题：Yann LeCun：ViT慢且效率低，实时图像处理还得看卷积关键字：卷积,人工智能,步幅,注意力,标杆
文章来源：机器之心
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机器之心报道
编辑：泽南、杜伟用卷积能做出一样好的效果。在 Transformer 大一统的时代，计算机视觉的 CNN 方向还有研究的必要吗？
今年年初，OpenAI视频大模型 Sora 带火了 Vision Transformer（ViT）架构。此后，关于 ViT 与传统卷积神经网络（CNN）谁更厉害的争论就没有断过。
近日，一直在社交媒体上活跃的图灵奖得主、Meta 首席科学家 Yann LeCun 也加入了 ViT 与 CNN 之争的讨论。这件事的起因是 Comma.ai 的 CTO Harald Schäfer 在展示自家最新研究。他（像最近很多 AI 学者一样）cue 了 Yann LeCun 表示，虽然图灵奖大佬认为纯 ViT 并不实用，但我们最近把自己的压缩器改成了纯 ViT，没有卷积，需要更长时间的训练，但是效果非常不错。比如左图，被压缩到了只有 224 字节，右边是原始图像。
只有 14×128，这对自动驾驶用的世界模型来说作用很大，意味着可以输入大量数据用于训练。在虚拟环境中训练相比真实环境成本更低，在这里 Agent 需要根据策略进行训练才能正常工作。虽然训练更原文链接：Yann LeCun：ViT慢且效率低，实时图像处理还得看卷积
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