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“目前各机关单位、学校等部门纸质档案不断增加，有的单位因档案挤占空间，办公场地非常狭小，甚至存在安全隐患。”“将档案数字化可以有效减少纸质档案的数量和占用空间，同时也便于档案检索和共享。”
漆远认为，scaling law还有红利，但是基于transformer（注：变压器）自回归架构的大模型不足够走到通用人工智能，无论是从AI技术本身角度还是从能耗的角度而言。未来要要把人工智能的逻辑推理为代表的符号主义和深度学习为代表的联结主义结合在一起，融合知识规则、数字世界与物理世界里的数据，去探索与发现世界里的未知规律。今天的深度学习是对数据的模拟和压缩，擅长对观测数据的概率内插预测，并不擅长对数据之外的外插推演，更不擅长多步的逻辑推演。而爱因斯坦的大脑，作为人类智能一个巅峰体现，结合有限的物理观测数据、自己的“合成数据”和黎曼几何等数学工具，提出狭义和广义相对论，适用于广阔的宇宙。漆远认为实现通用人工智能的最好标志之一就是实现 “AI爱因斯坦”，发现复杂世界的未知规律。
AI已是“热词中的热词”，关于AI的新闻频登热搜热榜。面对层出不穷的新成果，即便在这条路上走了20多年，漆远也难免有些焦虑。“我现在每天拿AI总结AI。”他笑道，“用大模型总结一天的大模型的新发展，然后来学习。”
