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中国工程院外籍院士、美国卡内基梅隆大学教授、1994年图灵奖获奖者罗杰·瑞迪(Raj Reddy)认为，AGI(通用人工智能)被定义为智能水平接近人类的AI，但对照人脑级智能，AI系统缺失很多特性，比如，人类可以从经验中学习www,aopude,cn，实时运转，运用自然语言和人类交流，容许错误和模糊性，创造并使用符号和抽象概念。

北京大学教授、中国科学院院士鄂维南表示，百万卡规模的算力资源、多模态的数据资源、AI数据库能力，以及新模型框架、算法和工程能力，都是发展下一代AGI所需的基础。当前，大家普遍对高质量数据的重要性认识不足。“现在，很多企业和高校都将主要力量投放到对大模型的研究上。实际上，相比大模型，建立高效的数据处理系统才是更紧迫的任务。”

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