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常见问题及注意事项
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- 16小时前
大脑的“压缩算法”：Nat Commun研究揭示人类泛化学习背后的机制
摘要
强化学习理论将人类行为解释为受最大化奖励这一目标的驱动。然而，传统方法对于人们如何从过往经验推广到新情境提供的见解有限。在此，我们提出通过纳入高效编码原则来改进经典强化学习框架，该原则强调使用最简必要的表征来最大化奖励。这一改进后的框架预测，受更简单表征所限的智能体必然：1）将环境刺激提炼为更少的抽象内部状态，以及 2）检测并利用环境中的奖励特征。因此，复杂刺激被映射到紧凑的表征，从而为泛化奠定基础。我们在两项考察人类泛化能力的实验中检验了这一想法。
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- 16小时前
大模型怎样工作？Transformer回路基础丨周四直播·大模型可解释性读书会
导语
集智俱乐部联合上海交通大学副教授张拳石、阿里云大模型可解释性团队负责人沈旭、彩云科技首席科学家肖达、北京师范大学硕士生杨明哲和浙江大学博士生姚云志共同发起「大模型可解释性」读书会。本读书会旨在突破大模型“黑箱”困境，尝试从不同视角梳理大语言模型可解释性的科学方法论。
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- 16小时前
联通主义学习理论：批判与发展丨周三直播·「AI时代的学习：共探学习的复杂性」主题读书会
导语
集智俱乐部联合江南大学教授王志军，北京师范大学教授崔光佐，翼鸥教育创始人宋军波，TalkingBrain 联合创始人林思恩，清华大学讲师方可，北京师范大学博士后郭玉娟，共同发起「AI时代的学习：共探学习的复杂性」主题读书会。希望通过汇聚教育学、系统科学、脑科学、计算机科学、社会学等多领域交叉视角，突破单一学科的局限，对人类社会未来学习发展形成更加全面深入的认识。
从2025年4月16日开始，每周三晚上19:30-21:30，读书会将以线上形式进行，持续时间预计8-10周。读书会详情及参与方式见后文。
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- 2025-06-16
“集智”共学，洞见复杂：《系统科学前沿》课程深度共读计划
为什么自然界中会出现从无序走向有序的自组织结构？
为什么经济系统中会出现突如其来的危机？
为什么人的大脑能从神经元的活动中涌现出意识？
为什么AI的“智能”总让人既惊叹又迷茫？
我们该如何理解这个纷繁复杂却暗藏规律的世界？
在这个人工智能飞速发展、社会变迁愈加加速的时代，人类社会已然进入一个“系统时代”。面对系统性风险、跨学科挑战、多尺度现象，如果你也在寻找一条连接微观机制与宏观现象、理论抽象与实践问题的路径，那你一定不能错过这场系统科学的思想盛宴。
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- 2025-06-16
Nature子刊: 人机社会学——一种融合人类与机器的全新社会学框架
摘要
从虚假社交媒体账号、生成式人工智能聊天机器人到交易算法和自动驾驶汽车，机器人、机器人程序和算法正在大量涌现并渗透到我们的通信渠道、社交互动、经济交易和交通动脉中。由多个相互依存、相互作用的人类和智能机器组成的网络构成了复杂的社交系统，其集体结果无法仅从人类或机器的行为中推断出来。在此背景下，我们回顾了近期的研究，并在高频交易市场、社交媒体平台、开放协作社区和讨论论坛等丰富的语境示例中，识别出了竞争、协调、合作、传染和集体决策等情况下的普遍动态和模式。为了确保更强大、更有韧性的“人机社区”，我们需要一种新的关于人类和机器的社会学。
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- 2025-06-16
时空的涌现：非线性波与斑图 | 涌现动力学第七课
导语
集智学园联合华侨大学郑志刚教授开设「复杂系统的涌现动力学」系列课程，从同步到集群，从动力系统到统计物理，本课程为你全面、系统地介绍涌现动力学，从物理学视角建立起理论框架。
现作为系列课程的第七讲，郑志刚教授将以「时空的涌现：非线性波与斑图 」为题，将从微观建模到宏观分析来系统介绍时空结构涌现，引入反应扩散方程，探讨振幅方程与斑图选择，开展时空系统的线性稳定性分析，并重点剖析图灵（Turing）斑图、非线性波特别是螺旋波的形成机理与转变。
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- 2025-06-15
LLMs与生成式智能体模拟：复杂系统研究的新范式
摘要
大型语言模型（LLMs）的出现为自然科学与社会科学研究带来了变革性机遇，其通过提供理解复杂系统的新范式，正重塑相关领域的研究进程。尤其是生成式智能体模拟（GABMs）——通过整合LLMs模拟人类行为，因其能在多样化人工环境中建模复杂交互而日益受到关注。本文综述了LLMs在网络科学、演化博弈论、社会动力学及流行病建模等领域的颠覆性作用，评估了其在社会行为预测、博弈合作增强、疾病传播模拟等方面的最新进展。
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- 2025-06-15
因果涌现2.0：量化涌现复杂性｜周日直播·因果涌现第六季读书会
导语
为了系统梳理因果涌现最新进展，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江老师领衔发起「因果涌现第六季」读书会，组织对本话题感兴趣的朋友，深入研读相关文献，激发科研灵感。
本周将进行这一系列读书会的第八期分享，由刘凯威老师介绍因果涌现2.0。欢迎感兴趣的朋友加入读书会，期待更多感兴趣的研究者能够在这片方兴未艾的研究领域找到未来的科研方向。
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- 2025-06-14
大模型时代下的Agent建模与仿真：共探人工社会未来图景
导语
当前人工智能领域正在经历一场从“机械执行”到“自主认知”的深刻范式变革，这场变革正在从根本上重塑我们对智能系统的理解、设计和应用方式。随着大模型技术的突破性发展及其在复杂系统建模中的广泛应用，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的研究正经历着前所未有的转型——从传统的基于固定规则的建模（Agent-Based Modeling, ABM）向由LLM驱动的、具备自主认知能力的智能体范式演进。
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- 2025-06-14
