和无限光年创始人漆远聊聊：Scaling Law 还有红利，但一定到不了 AGI

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原标题：和无限光年创始人漆远聊聊：Scaling Law 还有红利，但一定到不了 AGI
关键字：解读,赛道,模型,创始人,生产力
文章来源：Founder Park
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内容摘要：

一直以来，很多人将 Scaling Law 奉为圭臬，相信用更多数据、更大算力做更大参数的模型，就可以实现 AGI，但聚光灯之外也不乏有一些「少数派」的声音，他们认为：只靠 Scaling Law 是实现不了 AGI 的。那么，Scaling Law 的尽头到底是什么？怎样才能通向 AGI？对此，业界和学界讨论也从未停止。
2021 年底，时任蚂蚁集团副总裁、首席 AI 科学家、阿里 iDST（达摩院前身）联合创始人的漆远重返学界，任复旦大学浩清特聘教授。2023 年，上海科学智能研究院成立，漆远担任担任院长，推进知识与数据结合的 AI for Science 原始创新。同时，漆远也是可信大模型公司无限光年的创始人，专注于减少大模型幻觉释放垂直领域大模型生产力，推进产业落地。
漆远长期从事机器学习、深度学习及 AI for Science 相关理论研究和应用，曾领导搭建阿里巴巴首个大规模分布式机器学习平台 PAI 和蚂蚁集团的超大规模图神经学习与隐私计算平台。漆远算是「少数派」中的一员，他认为：Scaling Law is not enough，AGI 的最高目标之一就是通过人工智能发

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