4月18日上午 | Keynote Session
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
09:40 - 10:00 Coffee Break
董彬
演讲内容摘要
数学研究长期面临诸多限制效率的瓶颈问题,而人工智能技术的引入为突破这些瓶颈提供了新的可能。在这样的背景下,“AI for Mathematics”(AI4M)作为一个新兴的交叉研究领域应运而生。本报告将首先从数学研究自身的挑战与需求谈起,阐释为什么数学需要AI的深度赋能;继而介绍近年来AI4M领域的一些代表性成果,并比较不同技术路线的优势与局限。在此基础上,报告将指出,要显著提升AI的数学推理能力,核心在于推进数学知识的形式化,即数学的“数字化”。最后,报告将介绍北京大学AI4M团队的整体研究规划,展示团队在形式化模型与工具设计、自动推理系统构建以及高质量评测集开发等方面取得的阶段性成果,并对AI4M的未来发展进行展望。
演讲嘉宾简介
董彬,北京大学博雅特聘教授,任职于北京大学北京国际数学研究中心,兼任北京大学国际机器学习研究中心副主任、北京中关村学院常务副院长。主要研究领域为机器学习、科学计算和计算成像。曾获得2014年求是杰出青年学者奖,受邀在2022年世界数学家大会(ICM)作45分钟报告,入选2023年新基石研究员项目,同年获得王选杰出青年学者奖,受邀在2027年国际工业与应用数学大会(ICIAM)作邀请报告。
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
4月18日下午
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
4月19日上午
09:00 - 10:00 自由讨论
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
4月19日下午
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
TBD
演讲内容摘要
TBD
演讲嘉宾简介
TBD
15:30 - 17:00 Poster Session