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研究院简介
北京大学是中国最早开展人工智能研究的大学之一,1988年成立了人工智能领域最早的国家重点实验室之一,2002年创办了中国第一个智能科学系,2007年最早建成本、硕、博完整的培养体系。全校目前从事人工智能研究的相关教师超过两百多人,来自信息科学技术学院、工学院、数学科学学院、心理与认知科学学院、前沿计算研究中心、医学部等理工医科院系,以及哲学、法学、政治学等人文社科院系。北京大学人工智能研究院(Institute for...
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人工智能研究院2026年劳动节值班安排
2026-04-24
《“人文+AI”能力提升证书项目》报名通知
2026-04-15
智通未来 能者聚首: 第十届北大智能青年论坛
2025-01-15
大数据智能系统研究中心特聘副研究员岗位招聘信息
2025-11-25
北京大学人工智能研究院2025年度学生科技节活动报名开启
2025-09-20
关于启动2025年度ACM中国SIGAI分会新星奖与优秀博士论文奖推荐工作的通知
2025-09-02
北京大学人工智能研究院大模型研究中心特聘副研究员岗位招聘信息
2025-09-17
智通未来 能者聚首: 第九届北大智能青年论坛
2025-01-15
智通未来 能者聚首: 第八届北大智能青年论坛
2024-09-23
学术交流 | 自然语言处理与大模型研讨会
2024-07-03
人工智能学科交叉讲座系列第【53】期:Body Area Network – Connecting and powering things together around the body
2025-11-06
人工智能学科交叉讲座系列第【52】期:Memristors for Post-Moore Intelligent Electronics
2025-11-03
人工智能学科交叉讲座系列第【51】期:ADC Enhancement Techniques in Advanced CMOS Technologies
2025-10-21
人工智能学科交叉讲座系列第【50】期:赋能无处不在的3D智能:多粒度算法与硬件的协同
2025-10-09
人工智能学科交叉讲座系列第【49】期:Do CAD Tools Help or Hurt Analog Design?
2025-10-04
人工智能学科交叉讲座系列第【48】期:基于因果学习的大模型鲁棒性增强技术
2025-09-21
人工智能学科交叉讲座系列第【47】期:通过压缩视角理解大语言模型行为: 数据生成、知识获取与扩展定律
2025-09-12
人工智能学科交叉讲座系列第【46】期:高能效智能芯片设计
2025-07-21
人工智能学科交叉讲座系列第【45】期:A Riemannian Geometry Perspective on Foundation Models
2025-07-11
人工智能学科交叉讲座系列第【44】期:Energy-Efficient Sensor Interface
2025-06-03
新闻信息
北京大学青年教师蝉联国际计算机学会…
近日,第29届欧洲设计、自动化与测试会议(DATE 2026)在意大利维罗纳举行。会上北京大学人工智能研究院、集成电路学院双聘助理教授李萌荣获2025年度国际计算机学会(ACM)设计自动化专业委员会(SIGDA)杰出新晋教师奖(Outstanding New Faculty Award)。这也是继2024年度北京大学人工智能研究院、…
杨耀东课题组荣获英国国家科研与创新…
近日,北京大学人工智能研究院杨耀东课题组及合作团队发表在Nature Machine Intelligence 的研究论文 Efficient and Scalable Reinforcement Learning for Large-Scale Network Control 荣获 UKRI AI & Robotics Research Awards 2026 Best Research Paper 奖项。该奖项由英国国家科研与创新局(UK R…
“数智应时序·人文话当下”——“数…
2025年下半年,“数字与人文节气沙龙”继续以节气为时间节点,围绕人工智能、数字技术与人文社会议题展开系列学术对话。从东亚生育制度的历史比较,到人工智能、计算范式与数字基础设施的前沿议题,再到司法、教育、老龄化与文明研究中的现实问题,沙龙旨在搭建技术逻辑与人文社会之间的交流平台,将…
科研进展
20
2026-05
人工智能研究院唐希源课题组取得面向高密度双向脑机接口的多尺度智能神经信号采集芯片研究进展
近日,北京大学人工智能研究院唐希源课题组发布了一款面向高通道脑机接口的多尺度神经信号接口SoC,相关论文以“A Multiscale Neural Interface SoC with 89.5-dB DR 4.54μW Analog Frontend and 0.00013 mm²/Ch Spatiotemporal Spike Feature Extractor”为题在IEEE Custom Integrated Circuits C...
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25
2026-03
似然比前向学习:北大彭一杰团队四年探索,重塑AI训练底层范式
在机器学习的各领域中,梯度计算始终是模型训练的核心步骤,其中由诺贝尔奖得主Geoffrey Hinton教授提出的反向传播(Backpropagation, BP)算法长期以来占据着主导地位。然而,在BP算法作为AI最重要的基石于近年取得的广泛成功之后,其对模型形式的严苛要求、潜在的数值问题,以及串行的递归式计算...
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北大通班(Tong Class)