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        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」

        AIGC動態1年前 (2024)發布 Founder Park
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        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」

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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


        原文鏈接: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」

        聯系作者

        文章來源:Founder Park
        作者微信:Founder-Park
        作者簡介:來自極客公園,專注與科技創業者聊「真問題」。

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