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“所以大模型的用处更应该是因地制宜，或者因任务制宜，很多的任务可能不太适用于像今天的大模型。我们有必要去尝试其他的研究路线。我们这几年在研究‘学件’(learnware)，这个词也是我们造出来的。”周志华介绍，学件=模型+规约，基本思想是不依赖“一两个英雄模型打天下”，可以发挥多个模型的集成作用，以适应不同任务需求。在未经过专门训练的新任务上提供解决方案，同时强调保护用户和开发者的数据安全，实现模型之间的协同工作，以推动创新和提升问题解决能力。

“需要以深度学习框架为牵引，夯实我国AI生态。”胡事民院士提出，因为框架承上启下，它可以在芯片算力水平不高的情况下尽量挖掘潜力，同时把应用层支撑好。清华大学在2020年3月20日推出“计图”深度学习框架，具备两个优点：第一个好处是快； 第二个好处是对硬件的支持广泛，可以快速适配任何一款国产硬件。“希望以‘计图’框架为核心，基于国产硬件促进人工智能算法应用的创新，来推动开源开放，构建中国人工智能的生态。”

清华大学公共管理学院教授，人工智能治理研究中心主任梁正在专题报告中指出，发展人工智能，我国在基础理论、核心软硬件和生态方面还与国际先进水平有一定差距，要平衡创新与治理、践行价值对齐的伦理思路，并吸收国际经验，探索理念开放、主体多元、对象分层、工具灵活的敏捷治理新思路，以推动我国人工智能治理的进一步发展。

相较于大语言模型，近期以Open AI的SORA、GPT-4o，以及谷歌的Gemini为代表的世界模型，成为学术界和工业界的研究热点，被认为是通向强人工智能的关键技术路径。但是以多模态学习为基础的世界模型的路线还不清晰，未来发展有很多争议。复旦大学教授邱锡鹏教授发起的“世界模型之路在何方”的论坛nba球迷网，吸引了更多学者探讨世界模型的发展路线，以及在国内算力不足的条件下如何轻量化发展，如何跨模态相互理解等研究方向。