教學(xué)設(shè)備

2025年11月8日，北京論壇（2025）新工科專題論壇之“邁向通用人工智能：機器學(xué)習(xí)的泛化與認知機制”平行會議在北京大學(xué)新燕園校區(qū)學(xué)術(shù)交流中心第四會議室舉行。多名國內(nèi)外AI領(lǐng)域的優(yōu)秀學(xué)者匯聚一堂，共同探討AI技術(shù)在新工科領(lǐng)域的理論突破、技術(shù)創(chuàng)新及應(yīng)用發(fā)展。會議由北京大學(xué)跨媒體通用人工智能全國重點實驗室承辦，北京大學(xué)智能學(xué)院助理教授王奕森主持，北京大學(xué)智能學(xué)院院長助理王立威教授致開幕辭。

會議合影

康奈爾大學(xué)教授Daniel Dongyuel Lee介紹團隊在開發(fā)高效估計器方面的最新進展。他表示，這些估計器能夠克服基于協(xié)方差矩陣的傳統(tǒng)分析方法產(chǎn)生的有偏估計，并對開發(fā)規(guī)范化統(tǒng)計工具以分析神經(jīng)表征的重要性，大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的雙下降現(xiàn)象、流形假設(shè)等特性，以及隨著模型規(guī)模擴大而面臨的數(shù)據(jù)受限與計算資源瓶頸問題作深入闡釋。

新加坡工程院院士、南洋理工大學(xué)教授Ong Yew Soon系統(tǒng)闡述AI在科學(xué)與工程領(lǐng)域的作用。他強調(diào)，當AI從純數(shù)據(jù)驅(qū)動抽象向物理驅(qū)動智能轉(zhuǎn)變，系統(tǒng)與自然定律的對齊程度會日益增強。他認為AI在未來將作為協(xié)同探索者，融合數(shù)據(jù)、理論與想象力，揭示潛在結(jié)構(gòu)、加速科學(xué)發(fā)展。

香港中文大學(xué)副校長、教授Irwin Kuo Chin King對多模態(tài)基礎(chǔ)模型和大語言模型的內(nèi)部機制，以及二者在科學(xué)、醫(yī)學(xué)、機器人等領(lǐng)域的應(yīng)用進行深入闡釋，剖析了多模態(tài)模型的最新發(fā)展趨向，著重強調(diào)了它們在理解與處理復(fù)雜信息方面愈發(fā)凸顯的重要性，同時指出了模型在可擴展性、可信度等方面所遭遇的挑戰(zhàn)。

香港科技大學(xué)教授James Kwok針對深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的多目標優(yōu)化挑戰(zhàn)開展深入探討，并借助整合主網(wǎng)絡(luò)與多個低秩矩陣的方式闡述了一種學(xué)習(xí)帕累托流形的高效方法，并介紹了偏好感知模型融合技術(shù)。

王奕森介紹了在基礎(chǔ)模型中廣泛應(yīng)用的代表性自監(jiān)督學(xué)習(xí)（SSL）方法，并展示其團隊在SSL理論理解方面的最新成果，重點涵蓋對比學(xué)習(xí)、掩碼自編碼器以及自回歸學(xué)習(xí)。他表示，SSL使模型能夠從大量未標記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)強大表征，其理論基礎(chǔ)仍有較大的探索空間。

王立威致開幕辭，Daniel Dongyuel Lee、Ong Yew Soon、Irwin Kuo Chin King、James Kwok、王奕森作報告

與會學(xué)者的分享不僅為新工科背景下AI技術(shù)提供了多維度、全方位的觀察視角，還極大拓寬了參會師生的科研思路，促進了不同學(xué)科之間的思想碰撞，為推動深度學(xué)習(xí)視角下通用人工智能的持續(xù)進步與北大智能學(xué)科的創(chuàng)新發(fā)展注入了嶄新活力。
信息來源： 北大智能學(xué)院