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原標題：和無限光年創始人漆遠聊聊：Scaling Law 還有紅利，但一定到不了 AGI
關鍵字：解讀,賽道,模型,創始人,生產力
文章來源：Founder Park
內容字數：0字

內容摘要：

一直以來，很多人將 Scaling Law 奉為圭臬，相信用更多數據、更大算力做更大參數的模型，就可以實現 AGI，但聚光燈之外也不乏有一些「少數派」的聲音，他們認為：只靠 Scaling Law 是實現不了 AGI 的。那么，Scaling Law 的盡頭到底是什么？怎樣才能通向 AGI？對此，業界和學界討論也從未停止。
2021 年底，時任螞蟻集團副總裁、首席 AI 科學家、阿里 iDST（達摩院前身）聯合創始人的漆遠重返學界，任復旦大學浩清特聘教授。2023 年，上海科學智能研究院成立，漆遠擔任擔任院長，推進知識與數據結合的 AI for Science 原始創新。同時，漆遠也是可信大模型公司無限光年的創始人，專注于減少大模型幻覺釋放垂直領域大模型生產力，推進產業落地。
漆遠長期從事機器學習、深度學習及 AI for Science 相關理論研究和應用，曾領導搭建阿里巴巴首個大規模分布式機器學習平臺 PAI 和螞蟻集團的超大規模圖神經學習與隱私計算平臺。漆遠算是「少數派」中的一員，他認為：Scaling Law is not enough，AGI 的最高目標之一就是通過人工智能發

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。