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注重系统性、整体性、协同性，是全面深化改革的内在要求，也是推进改革的重要方法。新时代以来，改革进入深水区，更多面对的是深层次体制机制问题，仅仅依靠单个领域、单个层次的改革难以奏效。我国生态环境质量持续改善，就是改革更加注重系统集成的生动注脚。我们坚持山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，让山川披绿、碧水长流，同时加快转变发展方式，让林海生金、绿富同兴；我们既用最严格制度最严密法治保护生态环境，形成常态化外部压力，也通过完善生态保护补偿机制等改革，激发起全社会共同呵护生态环境的内生动力。实践证明，避免“头痛医头”，善打“组合拳”，加强各项改革的关联性、系统性、可行性研究，使各项改革相互促进、良性互动，就能形成“1+1>2”的“化学反应”，最大程度释放改革红利。
更多的时间，漆远往返于上智院与复旦张江校区，与团队们交流；飞行于各座城市，与合作者们畅谈。“说不忙是假的，但是非常充实。”他的脚步不曾停歇，把焦虑化为动力，视野愈见深远。
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。
