在人工智能科学的先锋畛域，尤其是深度进修与决策智能的探索中，文青松博士凭借其在学术钻研与实际运用方面的普通贡献，已然成为业界领军人物。在最近举行的国际深度进修钻研顶会 ICLR 上，文青松博士作为松鼠 Ai 首席科学家及 AI 钻研院负责人，其提交的七篇论文成功获选收录，这一成就不仅充分展示了他在深度进修畛域的深厚造诣，也体现了松鼠 Ai 在人工智能畛域持续创新的不凡实力。
为深化探究文青松博士在人工智能畛域钻研前沿的最新贡献，并洞悉其对于这些手艺在实际运用场景中未来展望的独特视角，机器之心近期与文青松博士进行了一场深度学术交流。访谈过程中，文博士不仅揭示了他对当前深度进修、大语言模型发展趋势的深邃理解，并详尽阐明了他的钻研成就在教训畛域的广泛运用潜力，为该畛域的学者与实践者奉上了极具价值的启迪与借鉴。
深度进修畛域的前沿探索
文青松博士在美国佐治亚理工学院（Georgia Tech）获得电子与计算机工程博士学位，在此期间深入探究人工智能、决策智能及信号处理等前沿畛域。他已在包括 NeurIPS、ICML、ICLR、KDD、PIEEE、TPAMI 等国际顶级会议和期刊上发表了上百篇高质量论文，并凭借其普通贡献多次荣获学术殊荣，如 IJCAI 最具影响力论文第一名、AAAI 人工智能体系部署运用奖等。
文青松博士此次在 ICLR 上提交的七篇论文被收录，这些论文广泛涉及大语言模型 LLM、时间序列阐明、Transformer 模型、图神经网络（GNN）、可解释性人工智能（XAI）以及时序点过程（TPP）等多个钻研方向。ICLR 是 2013 年由深度进修巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 共同创办，创立后迅速获得学术界的广泛认可，凭借其严格的评审标准和高品质的论文产出，成为深度进修畛域的顶级学术会议。在 Google Scholar 的学术会议 / 杂志排名中，ICLR 目前位列第十，高于 NeurIPS。
本届 ICLR 共收到了 7262 篇提交论文，整体接收率约为 31%，与去年持平（31.8%）。三位深度进修之父：Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 都曾在 ICLR 发表过论文，他们的贡献为深度进修的发展奠定了坚实的基础。
其中值得关注的是，文青松博士带领团队所研发的 Time-LLM 算法，通过对大型语言模型的逻辑结构进行创新性重构，实行了其在时间序列预测任务中的高效运用。这一开创性工作不仅有力验证了大规模语言模型在时序数据阐明任务中的潜在适应性和效能，并为多模态时序阐明钻研开辟了崭新的理论与方法论视角，极大地拓宽了该畛域的钻研范围。此钻研成果不仅在学术层面具有重大意义，深化了复杂时序模式理解的理论框架，在实践层面则为跨畛域的时序预测及阐明手艺的实际部署奠定了坚实的手艺支撑，展现出巨大的运用潜力与价值。
在分享科研经验时，文青松博士强调了持续进修、专注精研、团队合作以及面向运用的钻研导向之核心价值。他认为，维持对钻研前沿趋势及关键议题的高度敏感性，积极参与学术界的互动交流，以此为基础深入挖掘特定钻研方向，是科研进阶不可或缺的一环。同时，强化团队间的沟通与协作，确保钻研成果可能紧密结合实际运用场景，这是实行科研普通与领先的关键所在。
融合与突破，AI 赋能教训革新
在学术探索的征程上，文青松博士曾深入钻研利用 AI 手艺于时序序列阐明、异常检测以及根因阐明等畛域，积累了丰富的经验和深厚的手艺底蕴。这些学术经验为 AI 教训畛域注入了新的活力，也为松鼠 Ai 自适应进修体系及个性化推荐体系的构建提供了至关重要的手艺支持。文青松博士通过对门生进修过程中的时序序列数据进行阐明，使松鼠 Ai 体系可能进一步精确捕捉门生进修状态的动态变化，为个性化进修提供有力依据。同时，借助先进的异常检测手艺，体系可能及时发现门生在进修过程中遇到的困难或偏差，从而迅速制定并实施干预措施，助力门生更高效地进修。
此外，根因阐明手艺为松鼠 Ai 提供了深入了解门生进修问题深层原因的窗口，诸如基础知识的薄弱点或认知上的误区。这种深刻的理解使松鼠 Ai 教研团队可能更精确地调整教学策略，并据此设计出高度针对性的教训内容。通过这些前沿手艺，松鼠 Ai 不仅可能实时评估门生的进修威力并精确预测其进修需求，而且能在监测到门生进修路径的偏离时迅速作出反应，为门生提供必要的支持。这些手艺的运用极大地提高了教训资源的分配效率，并显著增强了教学过程的针对性，从而实行了高效的个性化进修，并提高了门生的进修体验。
在开发松鼠 Ai 智能进修机时，文青松博士及其团队将时间序列阐明等手艺融合其中，其间面临了数据量大、算法适应性要求高等严峻挑战。为了克服这些难题，他们凭借自研的高效数据处理平台和尖端的机器进修算法，成功实行了手艺的突破。通过深入阐明门生的答题时间序列，松鼠 Ai 得以实时诊断门生的进修状态，进而灵活调整教学策略和内容，实行了对门生进修状态的即时监控和个性化进修路径的精确规划。
2024 年初，松鼠 Ai 推出了全学科智适应教训大模型。在模型研发的起始阶段，文青松博士带领团队优化了数据收集整理和处理流程进行了细致优化，并研发了前沿的 AI 手艺，以进一步完善教训大模型的性能。随着项目的深入进行，团队不断面对并解决了模型的泛化威力和极端场景准确性等挑战。通过持续的模型迭代和先进手艺的研发，松鼠 Ai 成功提高了模型的稳定性和准确性，最终打造出一款成熟且普通的全学科智适应教训产品。
AI + 教训创新，展望大模型未来
在科技与教训的深度融合趋势下，我们进一步与文青松博士就 AI 教训产品的未来发展趋势进行了探讨。谈及未来教训的进步空间，文青松博士认为中国教训在知识传授与掌握方面有着扎实的根基，而西方教训则普通于培养门生的批判性思维和创造力。为此，松鼠 Ai 致力于将这两大教训体系的优势融合，借助前沿手艺，全方位提高门生的综合素养。松鼠 Ai 的智适应教训大模型与进修体系，正是这一创新理念的杰出体现。
通过独有的 2400 万门生累积的超百亿进修行为全流程数据训练，松鼠 Ai 成功打造全学科教训大模型，并在深度知识测评追踪手艺和进修推荐算法上实行了重大突破。该模型可能精确地捕捉数据中的复杂关系和模式，迅速识别知识点、题目与门生威力之间的内在联系，从而为门生提供高度个性化的进修服务。基于先进的知识图谱和 MCM（进修的思想、威力、方法）图谱，松鼠 Ai 不仅显著提高了教学效率，更在发掘和培养门生个性、特长及潜在优势方面展现出显著成效。通过这一体系，每个门生都能获得量身定制的进修路径，实行全面而均衡的发展。
对于中国大模型的未来发展，文青松博士提出了算力、大模型和数据三个关键畛域的创新需求：
算力：需要加强 GPU 和其他加速器的研发和本土化生产。GPU 等基础硬件是支撑大模型训练的关键因素，通过本土化研发和生产，不仅可以保证供应链的安全还可以根据本地市场定制硬件方案。模型方面，推理威力与处理幻觉问题需要进一步提高。
大模型推理威力（特别是逻辑推理和决策威力）：是提高模型智能化和实用性的关键因素，虽然大模型目前在处理大量数据时表现出色，但在理解复杂的上下文和多模态内容，以及进行深层次逻辑推理方面仍然威力有限。另外，目前大模型还是存在幻觉问题（生成与事实不符的错误的或虚构的信息），这对准确性要求高的畛域会导致错误的决策或严重的后果。
数据：隐私和安全问题也日益重要，需要研发更有效的手艺措施确保数据在使用过程中的安全性和隐私性。
他坚信，AI 将在教训体系中扮演更加核心的角色，覆盖从 K12 基础教训到高等教训，乃至职业教训的全链条。借助 AI 手艺，教训将实行进修效率的显著提高和进修体验的丰富化。人工智能手艺在教训畛域的深度融入，其影响远不止于进修效率的提高，其将推动教训模式的根本性转变，从单一的知识传授迈向全面的威力培养，从而全面提高门生的综合素质。为此，文青松博士表示松鼠 Ai 将持续引领手艺创新，运用最先进的 AI 手艺打造更具成效的教训解决方案，以满足国内外市场的多样化需求，并利用 AI 教训手艺为社会赋能，尤其是在教训资源匮乏的地区，通过提供高质量的教训资源，促进教训公平的实行。他期待与松鼠 Ai 携手，在全球舞台上展示中国 AI 教训的普通实力，为更多门生带去优质教训，助力他们实行更美好的未来。