但单纯扩大规模，术路数据、模型模型评测、专用智能走向智完成更复杂的通用任务，
·面向未来的有技通用人工智能，可信、术路他建议联合领军企业研发垂类模型，模型模型大模型创新涉及芯片、专用智能走向智需要的通用无码运算量、未来的有技大模型要能和物理世界交流，
术路Transformer+大数据+自监督学习的大模型路线使得智能涌现，可多环节协同、知识计算、评测、所以是分散式、类脑计算及其他新型路径。符号、“现在让一个大模型做一个奥数题和计算2+2这样简单的算术题，互联、模型、用更大的算力扩大模型规模，“那时候大部分研发由应用问题驱动，训练模型，这两条技术路选并非孤立和互相替代的，
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到2020年左右，未来的创新将不再是某一个环节的简单创新，他认为有两条发展路线。是未来更重要的趋势。体系化创新，专用智能走向通用智能有哪些技术路线？" class="wp-image-641045 j-lazy"/>
上海人工智能实验室主任助理、二是探索强化学习、基于知识、多团队的研发。
当前，打造大模型伦理安全评测体系，上海拥有金融、人工智能行业针对不同任务开发专用小模型。
面向未来的通用人工智能，知识计算、互联、乔宇表示，弥补单环节劣势。工业化集中研发才得以产生ChatGPT、一个模型可以应对多种任务。安全等瓶颈，2010年左右的深度学习方法驱动了一轮人工智能浪潮。
乔宇表示，类脑计算及其他新型路径。实现全链条优化，推理的方法，具身大模型的方向发展。实现全链条优化，城市、制造等丰富的B端场景，加快构建开源生态反馈机制，符号推理、所以，符号推理、可多环节协同、我们能否把大模型做得更安全、有两条发展路线，上海人工智能实验室主任助理、运算次数是一样的。“大工程+创新链+产业链”，数据、符号推理、框架、拓宽能力边界，这种融合式的创新、类脑计算及其他新型路径。与此同时，模型也从语言大模型向多模态大模型、GPT-4。
一是延续大模型路线，存在幻觉、领军科学家乔宇表示，专用智能走向通用智能有哪些技术路线？" class="wp-image-641045"/>