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“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。”
第一，加强双边层次的战略对接。中国倡导的共建“一带一路”，与哈萨克斯坦“光明之路”新经济政策、塔吉克斯坦“2030年前国家发展战略”、吉尔吉斯斯坦“2026年前国家发展纲要”、土库曼斯坦“复兴丝绸之路”战略、乌兹别克斯坦“新乌兹别克斯坦”2022―2026年发展战略等中亚国家发展战略实现了对接建设。这些双边层次的战略对接，夯实了中国—中亚命运共同体建设的基础。
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。
