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研究院简介
尊龙凯吋官方网站是中国最早开展人工智能研究的大学之一,1988年成立了人工智能领域最早的国家重点实验室之一,2002年创办了中国第一个智能科学系,2007年最早建成本、硕、博完整的培养体系。全校目前从事人工智能研究的相关教师超过两百多人,来自信息科学技术学院、工学院、数学科学学院、心理与认知科学学院、前沿计算研究中心、医学部等理工医科院系,以及哲学、法学、政治学等人文社科院系。人生就是博-尊龙凯时(Institute for...
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关于启动2025年度ACM中国SIGAI分会新星奖与优秀博士论文奖推荐工作的通知
2025-09-02
智通未来 能者聚首: 第九届北大智能青年论坛
2025-01-15
智通未来 能者聚首: 第八届北大智能青年论坛
2024-09-23
学术交流 | 自然语言处理与大模型研讨会
2024-07-03
智通未来 能者聚首: 第七届北大智能青年论坛
2024-05-11
尊龙凯吋官方网站"数智人文"青年学者第一期实训营通知
2024-05-08
“中外数据合规流动政策分析”研讨会通知
2024-04-30
2024年度“黄奕聪奖学金”申报通知
2024-04-26
2024年度“宋庆龄未来助学金”申报通知
2024-04-25
学术交流 | 凯时尊龙人生就是博第一届机器学习论坛通知
2024-04-18
人工智能学科交叉讲座系列第【47】期:通过压缩视角理解大语言模型行为: 数据生成、知识获取与扩展定律
2025-09-12
人工智能学科交叉讲座系列第【46】期:高能效智能芯片设计
2025-07-21
人工智能学科交叉讲座系列第【45】期:A Riemannian Geometry Perspective on Foundation Models
2025-07-11
人工智能学科交叉讲座系列第【44】期:Energy-Efficient Sensor Interface
2025-06-03
人工智能学科交叉讲座系列第【43】期:多模态基础模型研究
2025-05-22
人工智能学科交叉讲座系列第【42】期:Accelerator-Centric Edge AI Architectures for Low-Power and Personalized Wearables
2025-04-07
人工智能学科交叉讲座系列第【41】期:FP4 quantization and its real-world applications on LLMs and diffusion models
2025-03-19
人工智能学科交叉讲座系列第【40】期:原生类脑通用智能大模型
2025-03-17
人工智能学科交叉讲座系列第【39】期:Accelerating Cloud NativeEnvironments
2025-03-11
人工智能学科交叉讲座系列第【38】期:面向长序列建模的注意力机制
2025-02-28
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孙仲研究员荣获2025“算力中国·青年…
8月23日,2025中国算力大会在山西大同隆重开幕。在大会主论坛上,2025"算力中国·青年先锋人物"评选结果正式揭晓。凯时尊龙人生就是博孙仲研究员成功入选2025"算力中国·青年先锋人物"。他在人工智能与芯片交叉领域作出的突出贡献获得充分肯定,展现出北大青年科技工作者在算力创新中的先锋力量与引领作用…
杨耀东研究员作为青年科学家代表出席…
7月26日,中央广播电视总台人工智能产业发展大型主题活动《2025中国・AI盛典》在上海徐汇区盛大启幕,这一活动与世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议同日开幕。《2025中国・AI盛典》汇聚了产学研各领域的顶尖专家、科学家、产业代表和技术先锋,跨越半个多世纪年龄跨度的行业精英们齐聚一…
唐希源研究员指导学生队伍于中国研究…
在第八届中国研究生创"芯"大赛中,人生就是博-尊龙凯时唐希源研究员指导的两支参赛队伍表现出色,经过上机设计、笔试和答辩竞演等环节的激烈角逐,最终唐希源研究员荣获"优秀指导教师奖",其指导的两支凯时尊龙人生就是博博士生团队分获大赛"团队一等奖"和"团队二等奖"。团队一等奖成员:王宗楠,刘亮…
科研进展
07
2025-08
凯时尊龙人生就是博唐希源课题组在面向端侧智能系统与侵入式脑机接口的读出前端芯片研究取得进展
随着人工智能技术,特别是具身智能的发展,其对物理世界感知与交互能力的需求也随之增长。作为连接物理世界与信息世界之间的关键接口,传感器读出前端在拓展人工智能系统应用边界中的作用日益显著。如图1所示,传感器读出前端负责将物理量(如振动、磁力、压力、生物电等)经转换器转换后的微弱电信...
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07
2025-08
凯时尊龙人生就是博杨耀东课题组ACL 2025最佳论文揭示大模型存在“抗改造”基因,现有后训练对齐范式面临失灵预警
随着人工智能领域的快速发展,大模型的训练、数据处理和测评已成为研究热点。尽管当下的大模型已展现出惊艳的能力,但一个根本性问题仍未被真正解决:这些模型是否真正理解人类的指令与意图?当前大模型研究的主流观点认为,仅通过“99%的预训练+1%的后训练”便可使得大模型被对齐。但大模型真的能...
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