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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。
谈及实现“切实解决执行难”目标，黄文俊表示，各地法院要做实“执源治理”，遏制执行案件增量，同时还要做实“终本清仓”“执破融合”两个出清，加大力度实现债权，助力“失能”被执行人经济再生。
十年前，怀揣着“让人工智能有用”的想法，漆远带领团队把核心机器学习系统第一次从200万参数百倍提升到几亿参数，取得了大规模的业务效果提升，彰显出数据、算法和工程能力的集成变革，正是今天人工智能圈津津乐道的Scaling law（注：尺度定律）的体现。
