对话无限光年创始人漆远：Scaling Law 不通往 AGI，AI 落地需要「灰盒大模型」

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原标题：对话无限光年创始人漆远：Scaling Law 不通往 AGI，AI 落地需要「灰盒大模型」
关键字：模型,解读,数据,报告,工业界
文章来源：Founder Park
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内容摘要：

「Scaling Law is not enough，虽然有红利，但并不能通往真正的 AGI。」
「潜水」三年后的漆远，对于 AGI 的发展有自己不一样的观点。他认为，AGI 的最高目标之一就是通过人工智能发现复杂世界的未知规律，当前大模型都高度依赖于数据，而未知规律恰恰缺乏数据支撑。
2021 年底，时任蚂蚁集团副总裁、首席 AI 科学家、达摩院金融智能负责人的漆远重返学界，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，打造可信垂直领域大模型，把神经网络与符号计算结合构建「灰盒」大模型减少幻觉，深耕场景释放垂直领域大模型生产力。
AGI 的标准到底应该是什么？
为什么说 Scaling Law 还不足够？
为什么说 AGI 的标准之一是打造「AI 爱因斯坦」？
为什么我们需要「灰盒大模型」？
关于这些问题，7 月 1 日，在 Founder Park 视频号直播间，极客公园创始人&总裁张鹏与漆远进行了一场久违的聊天，从工业界和学术界的不同角度

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。