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大模型为通用人工智能奠定了强有力的基础，但其能力主要依赖于从超大规模数据中归纳学习得到的“静态”知识记忆。而人类智能不仅需要长期学习得到的经验和知识，同时还需要在实践中动态的搜集外部信息，进一步归纳和提炼有用知识，有时甚至结合已有记忆进行深度推理，从而有效解决复杂的高难度任务。我们认为，真正的通用人工智能是基于开放世界的外部动态知识和模型内部静态记忆的高效联动。基于此，该报告将结合研究组在外部知识向量表示和获取、大模型高效记忆增强、多模态知识融合等方面的实践和思考，探讨通向真正通用人工智能的路径。
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