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原標題：對話無限光年創始人漆遠：Scaling Law 不通往 AGI，AI 落地需要「灰盒大模型」
關鍵字：模型,解讀,數據,報告,工業界
文章來源：Founder Park
內容字數：0字

內容摘要：

「Scaling Law is not enough，雖然有紅利，但并不能通往真正的 AGI。」
「潛水」三年后的漆遠，對于 AGI 的發展有自己不一樣的觀點。他認為，AGI 的最高目標之一就是通過人工智能發現復雜世界的未知規律，當前大模型都高度依賴于數據，而未知規律恰恰缺乏數據支撐。
2021 年底，時任螞蟻集團副總裁、首席 AI 科學家、達摩院金融智能負責人的漆遠重返學界，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，推進知識與數據結合的 AI for Science 原始創新。
同時，漆遠也是可信大模型公司無限光年的創始人，打造可信垂直領域大模型，把神經網絡與符號計算結合構建「灰盒」大模型減少幻覺，深耕場景釋放垂直領域大模型生產力。
AGI 的標準到底應該是什么？
為什么說 Scaling Law 還不足夠？
為什么說 AGI 的標準之一是打造「AI 愛因斯坦」？
為什么我們需要「灰盒大模型」？
關于這些問題，7 月 1 日，在 Founder Park 視頻號直播間，極客公園創始人&總裁張鵬與漆遠進行了一場久違的，從工業界和學術界的不同角度

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。