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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。
本执行案件的难点在于被执行人对原审法院的判决不满，有抵触情绪，不愿意配合案件的执行。交叉执行后，因望江法院并非作出判决的法院，经望江法院执行人员释法明理，消解被执行人的抵触情绪，被执行人反而愿意配合法院的执行，最终执行完毕。本案将审判与执行统筹考虑，以最有利于执行的原则推动工作，是以交叉执行落实审执分离的一次有益探索和生动实践，最终实现案结事了。
一次次演训中，过去相对独立的不同军兵种部队，在战区的调度下常态化开展联演联训；过去难以共享的数据信息，如今在战区诸军兵种部队间高效流转；侦察不再“各自为战”，指挥不再“各唱各调”，火力不再“各打各的”，一个个联合铁拳淬火而生。
