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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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2026年北京大学人工智能研究院优秀大学生夏令营递补入营名单
2026-07-11
2026年北京大学人工智能研究院优秀大学生夏令营入营名单
2026-07-04
北京大学人工智能研究院关于举办2026年优秀大学生夏令营的通知
2026-06-18
《“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
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
人工智能研究院第四届学生科技节(AI…
10月18日下午,北京大学百周年纪念讲堂广场热闹起来。107项学生科研作品集中亮相,师生、校友与社会公众在展板前驻足、提问、交流。北京大学人工智能研究院第四届学生科技节(AI TechDay 2026)正式拉开帷幕,让论文中的研究走到观众面前,也让不同学科的好问题在这里相遇。人工智能研究院副院长李博…
AI TechDay 2026 大会,从科学问题出…
10月18日,北京大学人工智能研究院第四届学生科技节在北京大学举办。本届科技节以“AI for Science·交叉研究与科学探索”为主题,上午场在英杰交流中心阳光厅举行,聚焦主旨报告、学生创新进展、优秀学生表彰与校企合作;下午场在百周年纪念讲堂开展成果展示与交流。北京大学党委常委、常务副校长、…
AI向善研讨会在北京大学举行,共探中…
2026年8月14日,由北京大学人工智能研究院、北京大学中欧慈善创新研究中心联合主办,词元向善实验室、面向2045公共安全战略研究课题组协办,阿里巴巴公益支持的“AI向善研讨会”在北京大学英杰会议中心举行。来自高校、研究机构、国际组织、企业界、投资界与媒体的四十余位嘉宾,围绕“AI向善”与“…
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)