半岛彩票中国经济网北京7月25日讯 (记者 苏兰) “我今天收获特别多，比如跨模态学习的方法.我更加坚定了报考人工智能领域的院系.....”7月23日,在国家科技传播中心4层蓝厅,首届国际基础科学大会主席丘成桐先生发起的“基础科学与人工智能论坛”结束后,来自北京怀柔二中高二年级方同学在接受中国经济网现场采访时说出了参加会议的感受,与方同学有着共同感受的来自清华大学求真学院的李华同学则表示,开阔了视野,很受启发.更加坚定了学习目标,希望以后能参加更多这样高水平的论坛,
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据悉，此次论坛由中国科协科学技术传播中心和清华大学求真书院主办，中国科协青少年科技中心和北京科学中心协办，中国科协及在京有关部门代表、科技界和产业界代表、高校科研院所代表以及中学生代表共计600余人参会。清华大学计算机科学与技术系教授、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松主持论坛.
丘成桐先生向论坛作视频致辞时表示，国际基础科学大会的创设举办具有重要历史性意义，首次促成数学、理论物理、理论计算机与信息科学等三大基础学科领域国际一流学者齐聚一堂，促进学问互鉴交流，赋能不同学科交叉创新。他指出，数学、物理等基础学科发展需要广泛运用人工智能等新一代技术，以促进基础科学的发展，并鼓励年轻科学家从根本上了解、应用人工智能，并在人工智能的广泛应用过程中发挥重要作用。
圆桌对话环节聚焦“大模型及通用人工智能——问题与挑战”这一主题，清华大学高等研究院双聘教授沈向洋先生、多模态智能系统研究所所长张建伟、创新工场首席科学家周明分别做主题发言，并展开深入研讨交流。
沈向洋表示，具备学习特性的新事物背后必然蕴藏着深厚的数学原理。他提出五个重要问题，包括智能与模型规模之间的关系、训练大模型过程中智能的产生阶段、数据对于智能产生的影响、智能涌现的产生机制、数学工具的正确运用等，并围绕这五个问题展开发言。他指出，探究基础科学和人工智能的关系具有深刻意义，“Math for AI and AI for math!”
张建伟从机器人研究的角度展开指出，数学模型、物理模型、生物模型和脑科学模型等具有很强的现实需要，当前机器人所取得的进展主要集中在底层建模和控制方面，但传统物理模型难以适应交互环境变化，迫切需要将模型训练与深度学习融合推进，这也是机器人在面临未来动态和非结构下环境研究的重要话题。下一步，将持续探索将机器人知识学习更好应用于实践，在具身智能、多模态AI、通用机器人等方面加强研究。基于物理、生理、模型和大数据联合驱动AI的方法是未来实现智能机器人的必由之路。
周明的发言围绕“如何用大模型创造价值：从通用大模型向行业大模型再到场景大模型”展开，强调实践应用与学术研究形成良好反馈机制的重要性。他介绍了大模型发展历程，重点从通用大模型、行业大模型和场景大模型三个层次剖析大模型落地路径，同时结合金融大模型的具体案例，梳理层次化落地体系。周明表示，我们为企业节省成本起见用的是孟子百亿级参数的模型，与1750亿参数的ChatGPT相比在通用领域还有一些不足，但是基于百亿模型的基础上加入充足的行业数据现在已经可以在金额资管领域平替ChatGPT。他最后通过基于这个模型实现的澜舟会议助手系统说明了如何实现用孟子的三层模型体系创造价值。
随后，与会专家们围绕大模型的可能性边界、数据集和训练集、计算机视觉、知识图谱等前沿问题展开深入研讨，并就高等教育和人才培养如何更好地孕育激发创新研究提出各自观点，鼓励大家葆有兴趣热情、勇敢追寻梦想。在问答交流环节，与会嘉宾针对模型训练、学科壁垒、科技伦理等现场听众提出的问题作逐一回答。
在主旨演讲环节，xAI创始成员杨格以“The unreasonable effectiveness of mathematics in large scale deep learning”为题，分别阐述多层次感知、最大更新参数化、动力学二分法定理等重要问题，并提出“Optimal Scaling Thesis”，分析理论层面模型规模面临的边界约束与实践层面模型最优规模间的动态关系，强调数学工具的运用为人工智能发展打开全新视角。主题报告后，杨格针对研究范式、神经网络、模型训练、学习方法和职业规划等回答听众问题。
杨格演讲结束后,来自北京交通大学以及北京人大附中的同学围绕建模等问题在追问.
据悉，国际基础科学大会是基础科学领域顶级国际学术会议，紧跟国家重大战略，促进基础科学领域的开放合作，引发强烈反响和广泛关注。大会以“聚焦基础科学，引领人类未来”为主题，云集全球逾800名顶尖学者参会，共同研讨前沿成果和未来趋势，推进学科文明进步发展。“基础科学与人工智能论坛”是国际基础科学大会系列学术活动之一，受到社会各界广泛关注。
