讲座时间：2026年10月23日（星期五）下午16:00
讲座地点：犀浦校区3号教学楼X31541报告厅
主讲人：王树徽 研究员
主讲人简介：
王树徽，中国科学院计算所研究员，博导。从事多模态智能计算、神经计算理论方法、机器学习等方向研究，在人工智能领域顶级期刊和会议论文130余篇，申请专利20余项；承担科技部重点研发计划课题、基金委青年科学基金(B类)等十余项国家级/省部级项目；获得吴文俊人工智能自然科学一等奖、北京市科技进步奖二等奖等奖励，研究成果在智能制造、辅助设计、网络内容服务、视频分析等场景中得到验证和应用。
内容简介：
深度学习已取得巨大成功，然其以规模化为核心目标的技术体系存在过度中心化、计算复杂、能耗巨大等问题，并非模拟人脑机制的最优方式。本报告从神经元连接建模角度出发，阐述了如何从哈密顿动力学视角将神经元系统（如经典深度神经网络）解耦和去中心化，建立了神经元状态空间理论，将不同粒度的神经单元间的权重连接用路径积分进行代替。从通讯角度，探讨神经元、组块、模型智能体等不同层级的智能协作计算的可行性，重点介绍视觉/多模态预训练的近期进展，并提出从去中心化AI到自组织AI的发展目标。
