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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。
秦泗钊认为，生成式AI和大型语言模型的迅速发展，引发新一场知识创新浪潮。AI的应用让不同行业提高生产力，也提升了教与学的效率。作为培育未来人才的机构，高等教育界的学科设计必须改革，拥抱数码化的转变，同时亦要考虑就业环境，在传授技能培训与促进学生全人发展之间取得平衡，因为颠覆性技术可能会取代现有的职业，同时也会创造新职位。
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。
“人民军队的抗疫答卷，浓缩着人民军队的能力重塑和时代之变，彰显了一支军队在改革重塑后的全新面貌和胜战底气。”中国科学院院士、军事科学院系统工程研究院研究员尹浩认为，虽然抗击疫情是一次非战争军事行动，但检验和体现了人民军队改革重塑后的实战能力。