智源社区 2024年08月13日
从复杂系统到生成式人工智能 | 周一直播·AI by Complexity读书会
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复杂系统领域的探索持续推进,优秀AI系统具备其特征,集智俱乐部发起「AI By Complexity」读书会,探讨如何度量复杂系统、理解其机制并设计更好的AI系统,6月10日起每周一晚举办。

🎯复杂系统领域对涌现、层级、鲁棒性等问题持续探索,其与AI的关系备受关注,优秀AI系统在一定程度上具备优秀复杂系统的特征。

💡集智俱乐部联合多位学者发起「AI By Complexity」读书会,旨在探究如何度量复杂系统的“好坏”以及理解其机制。

🤝读书会于6月10日开始,每周一晚上20:00 - 22:00举办,欢迎相关领域研究人员及对AI + Complexity感兴趣的朋友报名交流。

    复杂系统背景介绍

    复杂系统驱动的机器学习框架

    生成式人工智能技术原理算法

    Chen R T Q, Rubanova Y, Bettencourt J, et al. Neural ordinary differential equations. Advances in Neural Information Processing Systems, 2018, 31.

    Dupont E, Doucet A, Teh Y W. Augmented neural odes. Advances in Neural Information Processing Systems, 2019, 32.

    Qunxi Zhu, Yao Guo, and Wei Lin [2021], Neural delay differential equations, 9th International Conference on Learning Representations (ICLR 2021).

    Pathak J, Hunt B, Girvan M, et al. Model-free prediction of large spatiotemporally chaotic systems from data: A reservoir computing approach. Physical Review Letters, 2018, 120(2): 024102.

    Min Yan, Can Huang, Peter Bienstman, Peter Tino, Wei Lin, and Jie Sun [2024], Emerging opportunities and challenges for the future of reservoir computing, Nature Communications, vol. 15, Art. no. 2056.

    Xin Li, Qunxi Zhu, Chengli Zhao, Xiaojun Duan, Bolin Zhao, Xue Zhang, Huanfei Ma, Jie Sun, and Wei Lin [2024], Higher-order Granger reservoir computing: Simultaneously achieving scalable complex structures inference and accurate dynamics prediction, Nature Communications, vol. 15, Art. no. 2506.

    Song Y, Sohl-Dickstein J, Kingma D P, et al. Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations. International Conference on Learning Representations (ICLR 2021).

    Lipman Y, Chen R T Q, Ben-Hamu H, et al. Flow Matching for Generative Modeling. The Eleventh International Conference on Learning Representations (ICLR 2023).

    Qunxi Zhu and Wei Lin [2024], Switched flow matching: Eliminating singularities via switching ODEs, 41st International Conference on Machine Learning (ICML 2024).

时间:2024年8月12日(周一)20:00-22:00

大模型、多模态、多智能体层出不穷,各种各样的神经网络变体在AI大舞台各显身手。复杂系统领域对于涌现、层级、鲁棒性、非线性、演化等问题的探索也在持续推进。而优秀的AI系统、创新性的神经网络,往往在一定程度上具备优秀复杂系统的特征。因此,发展中的复杂系统理论方法如何指导未来AI的设计,正在成为备受关注的问题。

集智俱乐部联合加利福尼亚大学圣迭戈分校助理教授尤亦庄、北京师范大学副教授刘宇、北京师范大学系统科学学院在读博士张章、牟牧云和在读硕士杨明哲、清华大学在读博士田洋共同发起「AI By Complexity」读书会,探究如何度量复杂系统的“好坏”?如何理解复杂系统的机制?这些理解是否可以启发我们设计更好的AI模型?在本质上帮助我们设计更好的AI系统。读书会于6月10日开始,每周一晚上20:00-22:00举办。欢迎从事相关领域研究、对AI+Complexity感兴趣的朋友们报名读书会交流!

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