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更新截止到2024年10月7日之前的读书会
|王有贵
|王有贵
|王朝会
|王朝会
| rowspan="29" |[https://pattern.swarma.org/study_groups 了解更多详情，点此链接报名]
| rowspan="51" |[https://pattern.swarma.org/study_groups 了解更多详情，点此链接报名]
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|复杂经济学读书会第二季
|复杂经济学读书会第二季
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|图网络：算法原理与应用系列论文解读
|图网络：算法原理与应用系列论文解读
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|复杂系统自动建模读书会
|复杂系统自动建模读书会
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|面向复杂系统的人工智能研究读书会
|面向复杂系统的人工智能研究读书会
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|生命复杂性系列读书会
|生命复杂性系列读书会
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|科学学读书会
|科学学读书会
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|因果科学与Causal AI 读书会
|因果科学与Causal AI 读书会
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|因果科学与Causal AI读书会第二季
|因果科学与Causal AI读书会第二季
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|因果科学与Causal AI 读书会第三季
|因果科学与Causal AI 读书会第三季
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|因果科学与Causal AI 读书会第四季
|因果科学与Causal AI 读书会第四季
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|因果涌现读书会
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|因果涌现读书会第二季
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|社会计算读书会
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|社会计算读书会第二季
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|复杂系统管理学读书会
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|自生成结构读书会
|自生成结构读书会
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|地球科学读书会
|地球科学读书会
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|神经动力学读书会
|神经动力学读书会
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|高阶网络读书会
|高阶网络读书会
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|NeuroAI读书会
|NeuroAI读书会
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|“后ChatGPT时代”读书会
|“后ChatGPT时代”读书会
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|AI+Science读书会第一季
|AI+Science读书会第一季
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|图神经网络语组合优化读书会
|图神经网络语组合优化读书会
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|因果涌现读书会第三季
|因果涌现读书会第三季
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|城市科学读书会
|城市科学读书会
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|AI+Science第二季：生物医学大模型读书会
|AI+Science第二季：生物医学大模型读书会
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|周日上午9:00-11:00
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|AGI通用人工智能读书会
|AGI通用人工智能读书会
|岳玉涛等
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|冯睿洋
|冯睿洋
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|AI+Science第三季：人工智能与数学读书会
|AI+Science第三季：人工智能与数学读书会
|袁洋等
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|苏婉婷
|苏婉婷
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|复杂系统管理学读书会第二季：生态型组织进化
|复杂系统管理学读书会第二季：生态型组织进化
|罗家德等
|罗家德等
|张倩
|张倩
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|周六下午14:00-17:00
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|新信息论，从分解到整合
|新信息论，从分解到整合
|张江等
|张江等
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|梁金
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|大模型安全与对齐
|大模型安全与对齐
|段雅文等
|段雅文等
|李欣儒
|李欣儒
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|计算神经科学
|计算神经科学
|周昌松等
|周昌松等
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|大语言模型与多智能体系统
|大语言模型与多智能体系统
|赵世钰等
|赵世钰等
|黄璐瑶
|黄璐瑶
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|自由能原理与强化学习
|自由能原理与强化学习
|牟牧云等
|牟牧云等
|梁金
|梁金
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|计算社会科学第三季
|计算社会科学第三季：AI+Social Science
|裴佳欣等
|裴佳欣等
|汪馨玥
|汪馨玥
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|复杂管理学第三季：生态型组织涌现
|陆云波等
|张倩
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|周六14:00-16:00
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|时序时空大模型
|梁宇轩等
|张屹莉
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|周三20:00-22:00
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|因果涌现第五季
|张江等
|梁金
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|已结束
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|脑机接口：从科幻到现实
|刘冰等
|周莉
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|已结束
|周六19:00-21:00
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|AI by Complexity
|张章等
|王朝会
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|进行中
|周一20:00-22:00
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|因果科学与大语言模型
|李昊轩等
|王婷
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|进行中
|周日20:00-22:00
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|几何深度学习
|黄文炳等
|余孟君
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|已结束
|周四19:00-21:00
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|生命复杂性：生命复杂系统的构成原理
|常乘等
|梁金
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|进行中
|周二19:00-21:00
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|一种新科学
|章彦博等
|王婷
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|进行中
|周日10:00-12:00
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|面向未来的科学学
|崔浩川等
|周莉
|10
|进行中
|周六19:00-21:00
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|复杂系统自动建模第二季
|朱群喜
|余孟君
|8
|进行中
|周四20:00-22:00
|-
|整合信息论
|张江等
|梁金
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|进行中
|进行中
|周六晚上20:00-22:00
|周二19:00-21:00
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|昆虫智能与AI
|宋卓异等
|尹爱华
|10
|即将开始
|周三19:00-21:00
|}
|}
在前两季的读书会中，我们主要从计算社会科学的方法以及几个大的分支展开。过去一年中人工智能技术的蓬勃发展为计算社会科学研究带来了全新的问题，机遇和挑战。本次读书会就围绕人工智能技术和计算社会科学之间的交叉展开，涉及到传播学，心理学，管理学，计算机科学等多个学科。通过本次读书会的学习，我们希望你能够了解到关于人工智能和计算社会科学方面最前沿的研究话题，包括人机交互、生成式AI与社会科学、大模型与心理学、AI与商业和管理几个模块。
在前两季的读书会中，我们主要从计算社会科学的方法以及几个大的分支展开。过去一年中人工智能技术的蓬勃发展为计算社会科学研究带来了全新的问题，机遇和挑战。本次读书会就围绕人工智能技术和计算社会科学之间的交叉展开，涉及到传播学，心理学，管理学，计算机科学等多个学科。通过本次读书会的学习，我们希望你能够了解到关于人工智能和计算社会科学方面最前沿的研究话题，包括人机交互、生成式AI与社会科学、大模型与心理学、AI与商业和管理几个模块。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/41 复杂管理学第三季]==
本次读书会聚焦在自组织、多主体模拟、创新型管理、网络等方向，分享复杂系统管理领域的前沿理论、经典科普图书，更加结合实践，在数字化、公益、医疗、仿真、组织创新与教育等多个领域进行实际案例与理论结合的探讨，一起展望未来，一同研究讨论AI新范式下的未来组织形态。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/42 时序时空大模型]==
时序时空大模型读书会主要围绕【时空大模型】、【时序大模型】、【轨迹大模型】三大板块进行研讨。时序数据、时空数据是刻画各类复杂系统动态行为的重要维度。以往的时序时空数据研究，主要依赖于统计学方法、时间序列分析技术、地理信息技术、机器学习方法等，但传统模型在可解释性、多源数据融合、非线性、实时预测等方面尚且面临局限与挑战。随着深度学习架构蓬勃发展，尤其是近几年大语言模型技术的异军突起，一系列时序时空数据处理方法涌现出来。其中，时序大模型主要用于分析时间序列数据，以识别复杂系统随时间变化的模式，建立预测模型；时空大模型主要用于分析和预测复杂系统中空间和时间维度的相互作用，揭示揭示空间分布如何随时间变化，以及不同地理位置之间的相互作用。轨迹大模型则结合了时序和时空分析的特点，分析对象在时间空间中的移动路径。随着大模型等技术的进一步发展，时序时空大模型的方法创新正层出不穷，我们对复杂系统动态行为的认识、对干预策略的设计都将获得提升。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/43 因果涌现第五季]==
本季读书会分成两部分，一部分是有关因果涌现理论方面的最新进展，包括信息分解的定量化、动力学可逆性与因果涌现，以及复杂系统的低秩表示理论、本征微观态理论等，第二部分是这些理论在脑科学及其它学科上的应用。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/45 AI by Complexity]==
如今的AI领域正在经历着加速发展，并产生了广泛的社会影响，神经网络现在已经占据了人工智能算法研究的核心。通过观察神经网络领域的发展，我们发现人们通过引入不同的结构设计偏见（bias）开发出了具有不同性质的算法模型。例如，层级化的信息聚合机制带来了卷积神经网络，记忆机制带来了循环神经网络，稀疏性的引入带来了节省能量的稀疏网络，生物神经元的放电机制带来了脉冲神经网路模型，等等。
通过观察近期的科研趋势，尤其是大语言模型的进展，我们可以观察到数据量和参数量的胜利，然而系统的尺寸只是其复杂性的一个方面。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？这是我们想要通过这个读书会回答的问题。
在本次读书会中，我们主要关注这条双向箭头的其中一边，即复杂系统的新理论如何指导人工智能的设计。因此，我们会共同学习复杂系统的最新进展，并一起讨论如何将其应用于AI领域。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/49 一种新科学]==
《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。
这个读书会分享框架采用了灵活而创新的方法来探讨《A New Kind of Science》(NKS)的内容。它不仅遵循书籍的基本结构，还根据有趣的主题进行了重新组合，以便更好地展现Wolfram的核心思想。每个主题都不局限于书本内容，而是扩展到了最新的科学进展，特别是在人工智能、大模型和物理研究方面的应用和联系。这种方法允许读者在理解NKS基本概念的同时，也能看到这些思想如何与当代科学发展相融合，从而提供了一个更加全面和现代化的视角来理解Wolfram的理论及其持续的影响力。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/51 复杂系统自动建模第二季]==
《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。
这个读书会分享框架采用了灵活而创新的方法来探讨《A New Kind of Science》(NKS)的内容。它不仅遵循书籍的基本结构，还根据有趣的主题进行了重新组合，以便更好地展现Wolfram的核心思想。每个主题都不局限于书本内容，而是扩展到了最新的科学进展，特别是在人工智能、大模型和物理研究方面的应用和联系。这种方法允许读者在理解NKS基本概念的同时，也能看到这些思想如何与当代科学发展相融合，从而提供了一个更加全面和现代化的视角来理解Wolfram的理论及其持续的影响力。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/52 整合信息论]==
意识是什么？我们能否模拟意识？人工智能大模型能否产生意识？意识如何度量？“意识的定量与建模”研究主题系列读书会将围绕着这一系列的问题展开，分别为整合信息论的综述，基础理论框架，近似计算方法，在神经科学中的应用，在复杂系统中的拓展应用、Φ与系统临界态，以及机器意识。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/50 面向未来的科学学]==
本次读书会共同探讨一系列关键议题，包括但不限于科学概念的演变、科学的多元化挑战，科学开放性面临的危机，新兴技术对科学冲击以及科学家流动与科技劳动力政策等。我们希望通过深入的交流和讨论，不仅增进对科学学这一领域的理解，更能为应对未来的挑战提供创新的思路和解决方案。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/47 几何深度学习]==
本次读书会系统地介绍几何深度学习的发展脉络和前沿动态，组织相关研究人员和学生进行学术讨论和交流。争取打造国内首个几何深度学习社区。读书会包括“几何背景知识”、“模型与算法”与“科学应用”三大专题。其中，“几何背景知识”专题拟从集合、图的概念延伸到双曲空间、单纯复形、胞腔复形等拓扑概念，进而介绍拓扑深度学习的相关知识。“模型与算法”专题探讨对称性的重要性以及如何将其嵌入到深度学习模型中，介绍几何深度学习与现有主流研究包括大模型、生成模型之间的结合。“科学应用”专题将以材料科学和生物科学为代表，介绍几何深度学习在AI for Science领域的重要应用案例。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/46 因果科学与大语言模型]==
本次读书会围绕因果科学的最新进展，包括因果科学与大模型的结合等方面进行深度的探讨和梳理。大模型出现，可以很好的助力因果科学的研究，所以我们会重点探讨大语言模型如何帮助因果发现和因果推断；其次因果科学的方法也能帮助大模型在推理能力、提升可信水平、数据集与基准等角度来探讨因果如何在大模型中发挥作用；现在大家多模态大模型是大模型的重要赛道，在这部分，我们也会探讨因果科学的方法如何解决多模态大模型在视觉问答生成、单模态偏见和因果提示策略等方面的研究。作为一年之后再次重启的第五季，我们也会回顾在前四季中大家重点关注的核心研究方向，包括但不限于：因果发现、因果表征学习、因果强化学习和因果数据挖掘等领域的最新进展。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/46 生命复杂性：生命复杂系统的构成原理]==
本次读书会，我们从生物角度出发，梳理生命科学领域中的重要问题以及重要数据，希望促进统计物理/机器学习方法研究者和组学研究者之间的交流，促进统计物理/机器学习方法研究者和组学研究者之间的深度交流，分享最新的研究方法和技术，建立跨学科合作关系，激发新的研究思路和合作项目，加速科学问题的解决；明确当前生命科学研究中值得关注和有待解决的重要科学问题，为下一步的深入研究制定切实可行的研究计划，为生命科学的前沿研究提供新的动力和方向。
==[https://pattern.swarma.org/study_group/53 昆虫智能与AI]==
昆虫数量是全球总人口数量的约2亿倍，在陆地、大气、水中都有它们的踪迹。目前已经有100多万种昆虫被发现，约占地球已知动植物种类的75%。昆虫为什么具有这样的感官系统？它们怎么理解它的自然及社会环境？它们能否从自身经验中学习？我们能否从昆虫入手理解感知、学习、记忆和行为决策等智能行为，并启发人工智能的研究？
本次读书会将会以昆虫作为研究智能的入口，一方面通过研究昆虫相对简单的神经系统如何精确感知环境，处理信息，并指导自身的认知行为过程去理解神经系统处理复杂任务的编解码计算机制与能量效率平衡。另一方面基于对昆虫智能的理解，探讨昆虫智能启发的轻量化智能算法和昆虫仿生系统在AI和工程领域的潜力。
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