贝式计算的 AI4S 观察：使用机器学习对世界进行感知与推演，最大魅力在于横向扩展的有效性

文章预览

作者：王臣汉 编辑：李宝珠 OpenBayes贝式计算创始人王臣汉以「AI 驱动的科研新范式：⼈⼯智能对统计⽅法的全⾯升级」为题，分享其面向 AI4S 发展的深刻洞察。本文为演讲精华实录。 「传统研究方法高度依赖于科研人员自身的特征和问题定义能力，通常采用小数据，在泛化能力和拓展能力上存疑。而 AI 研究方法则需要引入大规模、高质量数据，并采用机器学习进行特征抽取，这使得产生的科研结果在真实世界的问题中非常有效」。 OpenBayes贝式计算创始人王臣汉在 COSCon’24 的 AI for Science 论坛中，以「AI 驱动的科研新范式：⼈⼯智能对统计⽅法的全⾯升级」为题，分享了其面向 AI4S 发展的观点。 HyperAI超神经在不违原意的基础上，对其分享内容进行了整理汇总，以下是精彩实录。 点击查看完整演讲回放 ⬇️ 机器学习是统计学的有效应用 OpenBayes贝 ………………………………