Yann LeCun这段推特的核心观点在于强调大语言模型（LLMs）虽然在积累的事实知识和语言能力方面超过了狗，但是在理解物理世界以及推理和规划能力上却远远不如狗。

LeCun想要传达的深层次见解是：

1. 技术局限性：尽管人工智能和机器学习技术取得了显著进展，但当前的技术仍然存在局限。尤其是在对现实世界的认知、理解以及基于这些认知进行逻辑推理和长期规划方面，现有的人工智能系统还无法与生物体（如狗）相媲美。

2. 认知与感知：LeCun此言强调了认知与感知之间的差异。LLMs虽然擅长处理和生成文本信息，展现出高水平的语言理解和生成能力，但它们缺乏对物理世界直观感知和深层次理解的能力。这一点在与生活中具有直觉和自然响应能力的动物相比时表现得尤为明显。

3. 未来发展方向：LeCun的这段话也间接指出了人工智能领域未来可能的发展方向——即如何使人工智能系统更好地理解物理世界，提高其推理和规划能力。这可能涉及到更复杂的模型训练方法、跨领域数据整合等多种策略。

总结而言，LeCun通过这段推特强调了当前人工智能技术发展中存在的一个重要挑战——即如何让机器不仅仅在数字化信息处理上超越生物体，还要在对真实世界的理解、感知以及基于此进行有效推理和规划上取得进步。