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原標題：和無限光年創(chuàng)始人漆遠聊聊：Scaling Law 還有紅利，但一定到不了 AGI
關鍵字：解讀,賽道,模型,創(chuàng)始人,生產(chǎn)力
文章來源：Founder Park
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一直以來，很多人將 Scaling Law 奉為圭臬，相信用更多數(shù)據(jù)、更大算力做更大參數(shù)的模型，就可以實現(xiàn) AGI，但聚光燈之外也不乏有一些「少數(shù)派」的聲音，他們認為：只靠 Scaling Law 是實現(xiàn)不了 AGI 的。那么，Scaling Law 的盡頭到底是什么？怎樣才能通向 AGI？對此，業(yè)界和學界討論也從未停止。
2021 年底，時任螞蟻集團副總裁、首席 AI 科學家、阿里 iDST（達摩院前身）聯(lián)合創(chuàng)始人的漆遠重返學界，任復旦大學浩清特聘教授。2023 年，上海科學智能研究院成立，漆遠擔任擔任院長，推進知識與數(shù)據(jù)結合的 AI for Science 原始創(chuàng)新。同時，漆遠也是可信大模型公司無限光年的創(chuàng)始人，專注于減少大模型幻覺釋放垂直領域大模型生產(chǎn)力，推進產(chǎn)業(yè)落地。
漆遠長期從事機器學習、深度學習及 AI for Science 相關理論研究和應用，曾領導搭建阿里巴巴首個大規(guī)模分布式機器學習平臺 PAI 和螞蟻集團的超大規(guī)模圖神經(jīng)學習與隱私計算平臺。漆遠算是「少數(shù)派」中的一員，他認為：Scaling Law is not enough，AGI 的最高目標之一就是通過人工智能發(fā)

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文章來源：Founder Park
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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。