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揭秘物理啟發的符號回歸:國工智能AI研究院的前沿探索
2025-05-30
公司新聞

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  在第五屆"AI課題文獻綜述分享茶歇會"上,國工智能科技有限公司AI研究院再次展現了其在人工智能前沿領域的深厚積累與創新實力。本次分享聚焦"受物理啟發的符號回歸方法",這一融合物理學智慧與機器學習的技術,正引領著AI"黑箱預測""機理解析"的范式轉變。 

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從Galton到AI Feynman:符號回歸的認知進化

 

      任慶博士的分享從回歸分析的歷史脈絡切入,揭示了科學認知從描述現象到解析機理的進化過程。1886Galton的遺傳學研究開啟了回歸分析的先河,而今天,符號回歸技術正在某種意義上"回歸"Galton的原始動機——不僅預測數據,更試圖揭示底層生成機制。

    國工智能AI研究院特別關注AI Feynman這一突破性方法,它通過神經網絡識別數據中的簡潔性特征(如對稱性或可分離性),將復雜問題遞歸拆解為簡單子問題。正如PPT中引用的Science Advances論文所示,這種方法能夠從海量數據中提煉出類似物理定律的簡潔表達式。

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技術落地:從理論到工業實踐

 

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