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2002年6月8日晚10时许，扎鲁特旗乌额格其苏木华杰嘎查某加油站附近发生了一起故意杀人案，犯罪嫌疑人作案后仓皇而逃。案发后，扎鲁特旗公安局立即启动命案侦破工作机制，成立“2002.06.08”专案组对案发地现场展开现场勘查，并对周边区域进行摸排和走访，因案发地较为偏僻，且受限于当时各方面侦查技术等客观因素，民警始终未能找到犯罪嫌疑人霍某某，致使案件侦破工作一度陷入僵局。
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。
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。
