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　　　　中国科学院大学教授吕本富17日接受《环球时报》记者采访时表示，所谓AI大模型预训练的数据“耗尽”，主要是指互联网上的数据和各种出版数据。而每个人一生的记忆数据依然存在个人头脑中，还没有被有效发掘。随着预训练数据是否将耗尽引发热烈讨论，也有观点认为未来将进入“小模型”时代。吕本富认为，未来大模型、垂类模型和智能体都要找到自己的价值域。学术界还有“世界模型”的提法，不同于现在的大语言模型，世界模型中不仅有逻辑关系（概率判断），还有物理规律。所以，未来大模型在更高层次上的“决战”，并没有结束。

对于成立愿景，该公司称：“虽然人工智能能力已经取得了巨大进步，但关键差距依然存在。科学界对前沿人工智能系统的理解落后于快速发展的能力。关于如何训练这些系统的知识主要集中在顶级研究实验室，这既限制了关于人工智能的公开讨论，也限制了人们有效使用人工智能的能力。而且，尽管这些系统潜力巨大，但人们仍然很难根据自己的具体需求和价值观对其进行定制。为了弥合这些差距，我们正在建立Thinking Machines Lab，以使人工智能系统被更广泛地理解、可定制并具有普遍能力。”

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