摩爾的盡頭有“光”

集成電路已成為各行各業智能工作的基石，人工智能的新發展便是基于芯片技術的革命。曾璇教授從事集成電路設計和設計自動化方向的研究，已發表論文140余篇，獲得授權國家發明專利14項。她和團隊提出和命名的模型降階方法SAPOR(Second order Arnoldi Passive Order Reduction)已被國際同行作為比較范例，用于評價新發展互連線模型降階算法的精度和速度。為了解決集成電路問題，她領導開發了基于人工智能的模擬集成電路的自動化設計工具，實現了從“人工密集型”到“機器密集型”的跨越。

“我從事的行業叫做電子設計自動化，這是一個集成電路的產業，它在整個數字經濟當中起了重要的支撐作用。”在以《摩爾的盡頭有“光”》為題的演講中，曾璇教授指出，電子設計自動化（EDA）是支撐集成電路產業的基礎與工具，雖然EDA目前僅有一百億美元的市場規模，卻支撐著幾十萬億美元規模的數字經濟。她相信，未來我們一定能夠研發出中國自己的EDA系統。

談到科創，她說，我們要“切問近思，上下求索，博學篤志，攻堅克難”。作為一名復旦人，她為母校感到驕傲，也非常愿意為新一代的科創先鋒們分享思想、貢獻智慧。

當下其實正是我國芯片發展的黃金時期，我們可以靠自己的力量研發中國的EDA系統。

一方面，中國科研傳統模式是“集中力量辦大事”，有利于集成電路領域的攻堅克難；另一方面，各方也在推進芯片行業的集聚度和高度發展。最近，我們聯合行業企業、初創公司與研究機構等，以產學研融合為背景，構建交流平臺。相信未來一定能發展出屬于中國自己的EDA系統。我們最終的目標是“人無我有”，實現創新和引領。

邁向大規模語言模型

“非常高興在一個春風沉醉的傍晚來到管理學院和在座各位青年科創精英、管理精英共同探討科學技術和管理理念，這是我感到非常榮幸的一件事情。作為從事人工智能的女性，我既感到快樂，也感到身上的擔子非常重。”黃萱菁教授深耕人工智能與自然語言處理領域30載，她以《邁向大規模語言模型》為題，為我們打開“AI情感計算”之門。

 “托ChatGPT的福，大規模語言模型的概念已經深入人心。”黃萱菁教授打趣說。她介紹，近年來，學術界和工業界開始嘗試在自然語言處理領域應用神經網絡方法，預先訓練出大規模的語言模型，并針對具體場景構建特定數據集，供這些大模型在下游任務中通過參數微調以適配具體任務。目前具有代表性的預訓練語言大模型有BERT、GPT和BART/T5等。她還介紹了復旦團隊的研究，其中之一就是給出了“語言模型即服務”的概念。

對大熱的ChatGPT，黃萱菁教授團隊也進行了測試，“我們測了幾十萬次，比如讓它做中國的高考題，看看它到底有多么強。” 黃教授總結說，ChatGPT目前的性能都是在現有的機器學習框架下可以解釋的，她相信未來還會有很多機構在類ChatGPT模型方面取得突破。“從來沒有覺得自己和通用人工智能這么接近，這是我做人工智能這么多年以來最興奮的一個時期。”在時間不長的演講中，黃萱菁教授為我們梳理了大規模語言模型的發展脈絡和未來演進方向。她期待有更多的人進入人工智能的星辰大海，一起開創進一步的輝煌。

在大模型時代，能否運用小樣本學習的方式，即用少量語言數據對大模型進行調優？我們復旦團隊引入了語言模型即服務（Language-Model-as-a-Service）的概念。其具備兩個基本內涵，一是如何構造一個統一的基礎模型，二是如何高效地調節參數以適應具體的業務場景。

我們可以運用分類、匹配、序列標注、機器閱讀理解、Seq2Seq、Seq2ASeq和語言模型等七個主要范式來解決大部分自然語言處理問題。我們提出的CPT模型結構既具備理解能力又具備生成能力。ChatGPT讓業界看到了實現通用人工智能的希望，也提示我們在其表現還不夠完善的領域進行深入探索。

古DNA破譯東亞人群演化圖譜

付巧妹研究員是一名80后學者，是2022年諾貝爾生理醫學獎得主斯萬特·帕博“最出色的學生之一”，曾入選國際知名學術期刊《自然》雜志評選的“中國十大科學之星”，理由是：幫助重寫了歐洲最早的現代人類的歷史，并有希望用古人類遺骸的DNA改寫亞洲的史前史。

人類演化中有很多重要的科學之謎，比如：是什么樣的遺傳造就了獨特的人？地球上曾經有多少種族共存？傳統的形態學和遺傳學能幫助我們取得一些了解，但存在很多不足；而通過古DNA直接研究古代人群，具有非常獨特的優勢，為解決問題帶來了更多可能性。付巧妹介紹說，這個領域的主要研究內容，跟兩個基本問題有關：第一，在共存時間里，現已滅絕的古人類跟現代人有沒有互動，如何互動；第二，現代人在不同時間階段是如何演變的。本次論壇，她分享了古DNA研究的優勢與困難，以及自己和團隊的研究方法和研究進展。

演講的最后，付巧妹說科研最有魅力的地方，就是探索未知，“很幸運我最終找到了感興趣的方向，選擇了熱愛的事業。”對于目前還沒有明確的興趣方向的同學，她也給出了建議：“最重要的就是懷抱夢想、追尋夢想，在追尋的過程中做好當下、了解自己，把想法變成行動，一點點去實現。”

古DNA是典型的交叉學科，研究手段和途徑是遺傳學、生物信息學，但研究問題和對象都跟考古人類學密切相關。把不同學科串聯起來的關鍵，就在于研究的問題；解決這些問題，需要所有相關學科的合作。正因如此，交叉學科具有獨特優勢，它鼓勵創新性思維，鼓勵不斷探索。

在交叉學科以及相關的基礎研究中，自由探索是非常重要的。正是這種精神，讓我們保持好奇心，不給自己設限，不斷去思辨、去質疑。科研最有魅力的地方，就是探索未知。

打造和賦能科創生態圈

岑苓老師從0到1參與主創了國內商學院首個科創辦公室，致力于打造以科創企業為主體，管理賦能為抓手，相互聯系、支撐，良性循環的創新生態系統。

“我們正在打造的科創賦能生態圈，明確了科創企業家創業活動是生態的核心內容，職能是幫助企業的孕育與成長，組成是相關人員、組織和機構，形式是相互支持的有機整合，目標是實現價值共創。”演講中，岑岺為大家描述了學院正在打造的科創賦能生態圈，并介紹了2020年以來學院推行科創戰略，致力于管理賦能科創，打造了包括科創企業家營、科創青干營以及長三角聚勁科創大賽等在內的科創生態。

在過去的近三年里，岑岺帶過5期科創企業家營。133位科創企業家學員，每月花3整天學習。作為班主任，岑岺在陪伴他們的一百多天里，在和教授們一起去50多家科創企業深入調研的過程中，一直以敬畏之心觀察他們、理解他們，去思考如何更好地打造這個生態。

我們致力于助力技術帶頭人成為優秀企業家。

科創企業技術與管理須雙引擎驅動，以管理賦能科創，借助學院科創戰略的先發優勢，憑借學院一流的學術研究能力和教授團隊，集品牌影響力及高質量校友資源，構建起一個具有共生性、自洽性、進化性和溢出效應的特征的科創賦能生態。

我們的路途還很遙遠，需要通過持續艱苦的努力，以原創、務實、專注致敬科創。

數字造夢

幾年前大家可能對“數字藝術”還非常陌生，后來有了Teamlab沉浸式展覽、有了NFT數字藏品等藝術形式，大家意識到這是一場“科技+藝術”的雙向信息革命。越來越多的交叉學科領域的創作者用數據作為顏料，用人工智能、3D引擎等作為畫筆，重建一種新的技術美學。

“這是數字時代發生的一種必然趨勢，技術正在成為藝術演變生長的必然，而藝術也能夠帶給技術發展更多的想象力，能夠讓計算機技術更加人性化，讓科技的傳播更有溫度。”畢業于美國波士頓大學藝術管理專業的劉茵夢，正是用數字化為藝術增加多維視角，不斷探索前沿內容創新。

演講中，她不僅為大家展示了這一領域的最新實踐作品，也帶大家展望未來更多數字內容產業化的可能性。她認為，各種前沿技術正在快速推動著內容產業的數字化升級，與其被動去做回復，不如在自己擅長的應用層次和商業化層面去做出更多的前置性設計。“雖然這條路充滿挑戰，但是科技的塑造能力還在繼續，藝術的想象能力也還在奔騰，非常激動能夠看到這些新技術以比我們想象中更快的速度推動著內容產品形態和整個產業的發展。”

伴隨著藝術、科技邊界的不斷碰撞而后互相融合，新型數字內容所造就的新型平臺機會激發出全新的媒介價值，同時協助創作者群體在全球數字經濟圖景中找到落腳點，持續關注對創作者造夢、自我表達和創造力的賦能。

未來，內容+技術的力量將幫助創作者鏈接更多場景與價值：從數字內容到數字場景，催生新文化業態、延伸文化產業鏈，共筑數字文化。