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近期，Yann LeCun提出一项突破性理论：世界的本质可由高斯分布建模。该观点强调，在机器学习中，衡量模型内部表示是否有效，关键在于其能否还原现实世界中的真实变量——即模型是否具备“世界建模”能力。高斯分布因其数学简洁性与对自然现象的广泛拟合性，被视作描述物理、社会及感知系统底层结构的普适工具。这一理论不仅重构了表征学习的评估范式，也为无监督学习与具身智能提供了新的理论支点。