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2024年诺贝尔物理学奖授予 John Hopfield 和 Geoffrey Hinton，表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”，人工神经网络可以说是统计物理引发的机器学习革命（Science for AI）。诺贝尔化学奖则授予蛋白质设计和结构预测的相关研究，展现了人工智能在推动科学创新方面的重要作用（AI for Science）。人工智能与物理、化学等前沿科学的交叉，双双斩获诺贝尔物理学奖和化学奖，开创了 AI + Science 新纪元。
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- 2024-11-05
基于图神经网络的复杂系统结构推断：从相关性到因果｜周四直播·复杂系统自动建模读书会第二季
导语
复杂系统结构推断是复杂系统建模中一个关键的科学问题，在生物学、生态学、社会科学和工程学等多个学科中具有广泛的意义。复杂系统通常由众多相互作用的组件组成，这些组件的集体行为会产生难以从单个部分预测的特性。图神经网络（GNN）凭借其强大的图数据表征能力，能够有效捕捉图中节点和边之间的复杂关系，实现高效的节点表示学习和图结构信息的综合利用，GNN在多个领域展现出显著的应用潜力。利用GNN从数据中自动建模复杂系统底层的网络结构有助于我们更加精确地重构复杂系统动力学，进而更加深入地理解复杂动力系统的运行机制，并对其进行准确预测、优化控制。
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- 2024-11-05
阻塞相变：无序体系的一阶相变
导语
理解阻塞相变的物理本质是统计物理中有挑战性的问题。甚至其中的一些基本问题，例如它究竟是一阶相变还是二阶相变，都一直存在争议。近期关于系统的有限尺寸标度研究发现，在准静态加载的条件下，阻塞相变既不是普通的一阶相变，也不是普通的二阶相变，而是一种无序一阶相变。
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- 2024-11-05
圆桌讨论：当 AI 遇见细胞复杂系统｜周二直播·生命复杂性读书会
导语
本周二晚19:00的「生命复杂性」读书会将围绕“人工智能与细胞复杂系统”这一主题进行圆桌讨论，由西湖大学人工智能讲席教授李子青发起，我们邀请到纽约州立大学石溪分校化学和物理学系教授汪劲，北京大学定量生物学中心助理教授、研究员李志远，中国科学院理论物理研究所副研究员王维康，国家蛋白质科学中心（北京）副研究员常乘，华大生命科学研究院粤港澳分院主任科学家赖毅维，以及香港浸会大学物理系助理教授唐乾元共同参与讨论。
在当今生命科学的研究中，理解生物体的复杂性成为一个关键的科学挑战。
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- 2024-11-04
3D视觉运动计算与应用——从昆虫到机器人丨周三直播·昆虫智能与AI读书会
导语
集智俱乐部联合国内外多所知名高校的专家学者发起神经、认知、智能系列读书会第四季——「昆虫智能与AI」读书会。从2024年10月15日开始，预计每周进行一次，预计8-10次，欢迎感兴趣的朋友报名参与，深入梳理相关文献、激发跨学科的学术火花！
背景
昆虫的大脑与人类的大脑相比微小得多，然而，昆虫在动态视觉世界中以有限数量的视觉神经元展现出惊人的导航能力。这种惊人能力背后的神经电路尚未得到充分理解。
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- 2024-11-04
当复杂科学遇见地球系统：气候网络、复杂性与人工智能
导语
地球气候系统是一个多尺度运作的复杂网络，受到自然界诸多过程（如大气环流、洋流、地质演变到生物地球化学循环）以及人类活动的深刻影响。这些错综复杂的相互作用不仅塑造了全球气候的变异性，也决定了区域性天气模式的形成。因此，深入理解这些动态变化对于我们预测未来气候情景——无论是短期内的几天还是长期内的几十年——及其对全球环境和社会可能产生的影响至关重要。在气候变化不断加速的当下，掌握这些相互作用的机制，对于我们减少气候风险、适应环境变化具有前所未有的紧迫性。
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- 2024-11-02
长序列预测 & 时空预测万字长文：一文带你探索多元时间序列预测的研究进展！
导语
本文介绍最新发表于 TKDE 上的评测 & 综述文章: 《Exploring Progress in Multivariate Time Series Forecasting: Comprehensive Benchmarking and Heterogeneity Analysis》。本论文系统梳理了多元时间序列预测的发展脉络，讨论了目前领域内的争议，通过公平且全面的评测，剖析了多元时间序列预测取得的进展。同时，文章也深入探讨了该领域面临的挑战、核心瓶颈，以及未来可能的研究方向。
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- 2024-11-02
海量时空数据如何改进 POI 推荐系统？对模型、架构与安全的全面综述
摘要
智能手机和基于位置的社交网络的广泛应用导致了海量时空数据的涌入，为改进兴趣点 (POI) 推荐系统创造了前所未有的机遇。这些先进的 POI 系统对于丰富用户体验、实现个性化互动以及优化数字环境中的决策过程至关重要。然而，现有的综述往往侧重于传统方法，很少深入探讨 POI 推荐领域的尖端发展、新兴架构以及安全问题。为了弥补这一差距，这篇综述通过提供对 POI 推荐系统全面且最新的回顾脱颖而出，涵盖了模型、架构和安全方面的进步。我们系统地考察了从传统模型到先进技术（例如大型语言模型）的转变。
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- 2024-11-01
因果大语言模型最新综述：从训练到推理融合因果机制的LLM全周期优化丨周日直播·因果科学与大语言模型读书会
导语
随着ChatGPT等大语言模型的崛起，AI技术正在深刻改变我们的生活。然而，现有的大语言模型主要依赖统计相关性进行预测，容易产生偏见、刻板印象和“幻觉”等问题。如何让AI具备真正的因果推理能力，实现从“统计相关”到“因果关系”的跨越？如何将因果性嵌入到大语言模型（LLM）的训练过程中，构建更通用、更智能的模型？
在「因果科学与大语言模型读书会」的第十期，来自浙江大学的况琨老师和吴安鹏同学将与大家介绍最新的因果科学大模型的最新综述《Causality for Large Language Models》。
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- 2024-11-01
如何创造出超越人工智能的生命系统 ？从自复制自动机到人工生命丨周日直播·《一种新科学》读书会
导语
本次分享是《一种新科学》读书会的第三期分享，将于11月3日周日上午10点-12点开始，前两期分享已经上线集智斑图平台，欢迎获取回放。
《一种新科学》作为Stephen Wolfram的开创性著作，在人工智能蓬勃发展的今天重新焕发生机。该书探讨的简单程序生成复杂性、计算普遍性和涌现行为等核心概念，与现代AI和大语言模型的基本原理高度吻合。
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- 2024-11-01
