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调研中，李强主持召开座谈会。在听取江苏省和部分企业负责人发言后，李强指出，制造业数字化转型事关现代化产业体系建设和经济高质量发展全局，必须作为制造强国建设的重要任务抓紧抓好。要坚持供需双向发力，在需求侧聚焦共性问题找准转型切入点，在供给侧大力培育专业化服务商。要深入推进人工智能赋能，加快设备数字化普及，大力推动“人工智能+”制造业。要充分发挥企业主体作用，鼓励大企业率先转型、引领带动，支持中小企业“上云用数赋智”。要加快关键核心技术攻关和数字基础设施建设，筑牢转型基础底座。李强说，专精特新企业、“小巨人”企业是推动制造业数字化转型、发展新质生产力的重要力量，希望大家强化创新引领，树立国际视野，弘扬优秀企业家精神，进一步形成蓬勃发展、成长壮大的生动局面。各级政府要加大政策支持，营造良好环境，完善梯度培育体系，让更多中小企业能够脱颖而出，成长为“隐形冠军”、“独角兽”企业。
“原来认为深度学习是‘黑盒子’，现在我们把逻辑推理的‘白盒子’跟深度学习结合起来，就变成‘灰盒子’了。”漆远笑着解释说，“原来是‘黑盒子’关在那里面，你完全不知道深度学习网络为什么就给你这个答案。而‘灰盒’大模型借助逻辑推理可以‘知其然，更知其所以然’。同时，从另外一个角度来看，‘灰盒’大模型可以用深度学习来减少不符合现实世界观测数据的规则。”
在符合法律法规、权属清晰的前提下，原则上具有变现价值、可处置、可抵质押的资产均可作为CB的担保资产。也即，企业可以结合自身特点，既可选取不动产、土地使用权等资产，也可选取应收账款、知识产权、碳排放权、非上市公司股权等资产，也可以不同资产的组合进行担保，以降低企业融资成本和盘活存量资产。
千行百业，每一行有各自特点，每一业有各自要求。比如金融行业中的会计、财务、投资，以及建筑设计等领域都具有严谨的要求与规则。“目前大模型落地，我觉得最大的问题就是：猛一看好像有用，真的一用又不行。”漆远指出，针对大模型现有的不靠谱、解释性不高、成本高等特点，一个真正有效的解决方向不是现在流行的检索增强生成技术，这只是打补丁的方法，而是把概率的神经网络推理与逻辑的符号计算结合起来，类似于《快思考与慢思考》书里所说的人类系统一与系统二能力的结合，走向“灰盒”大模型。