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二、数据、架构、范式，多模态下一次跃迁，缺的是什么？ 从第一性原理展望长期AI前景之后，林达华把问题拉回现实：当前主流AI方法，比如数据、模型结构、训练范式，足以支撑我们走到下一阶段吗？真正的瓶颈在哪？ 这个问题在业内已经有了明显的观点分野。

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此次是2026年首场“智创未来”人工智能技术创新对接活动。

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未来，第三方开发者提供的虚拟文件管家、电脑管家或游戏专家，也可能以不同角色出现在界面中。

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引导行业加强自律自治，开展人工智能和智能体技术恶意滥用常态化整治，防范滥用市场优势地位，促进行业健康有序发展。

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用好用足公共算力资源，提升算力池化、虚拟化等资源优化配置能力，探索开展公共算力弹性供给，为中小企业和OPC等创新主体开展智能体应用提供低成本、标准化算力服务。

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目前，无论是消费级还是企业级场景，都已经出现不同需求和应用。

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在合规和管理的大前提下，总体数据应该属于用户。

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