龙年大运起，学习正当时！解锁集智全站内容，开启新年学习计划

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探索者，新年好！
龙年大运起，学习正当时。过去一年，我们紧追科学与技术前沿，在ChatGPT、AI+Science、图网络、NeuroAI、因果涌现、复杂系统管理、混沌科学、第三代人工智能基础等话题下，积累了大量深度内容，形成了颇具规模的探索者社群。新的一年，我们会持续针对复杂系统、AI+Science、AI Agent、计算神经科学、大模型、控制论、范畴论、量子物理等前沿领域上新读书会与课程。加入集智学园VIP，即可在VIP期间免费学习集智网站所有内容资源，参与所有已启动和新上线的读书会与课程交流群。
本文主要列举了AI+Science、因果科学、复杂系统研究三大系列内容。更多学习资源，请访问集智斑图与集智学园网站中的读书会/课程列表，并关注新读书会上新。
由中国科学院讲师团主讲的《控制科学前沿理论与方法》重磅课程，紧追复杂动态系统理论方法前沿，即将启动上线，敬请期待！
一年之计在于春。欢迎加入集智学园VIP，解锁集智全站内容，开启你的新年学习计划。祝你在新的一年学习有收获，研究有突破，视野更开阔。

“如何发现AI+Science中的下一个AlphaFold和ChatGPT？”

“生物医学大模型落地有哪些问题挑战？”

“大语言模型之外，人工智能还有哪些潜力方向？”

“图神经网络怎样与具体学科问题结合？”

“因果推理如何与机器学习结合以实现更好的工业应用？”

“复杂科学与人工智能怎样革新城市科学研究？”

“地球气候系统是否剧变在即？如何应对危机？”

“怎样理解经济-金融系统的复杂性？”

“生命起源研究有哪些路径？进展如何？”……

这些话题吸引了一群人聚集在集智。我们称这群人为探索者。

他们对复杂科学、人工智能的跨领域研究充满热情。他们是学生、研究者、工程师、管理者等，但促使他们聚集在一起的不是课题和经费，而是对科学探索的热爱。

在这里，他们共同通过实践探索着未来科学模式。

过去的一个世纪，科学实现了指数级的增长。这背后隐藏了至少三种变化，一是指数级增长背后的推动力是科学革命，而革命的发生地一般在跨学科领域，需要研究者具有跨学科探索的勇气和经验；二是科学研究的方向越来越多，需要研究者具有辨别重要问题的能力；三是新知识的体量也呈指数级增长，但是研究者用来吸收新知识的时间是有限的，需要研究者找到更高效地获取信息的能力。同时伴随着研究成果的指数级增长，研究者的绝对数量在扩大，硕博毕业生增多，而高校研究所需的岗位数量变化缓慢，使得更多具有科研能力的研究者流向业界，这也使得研究具备了更多样的功能和视角。

现在集智社区凝练出的“共学共研”模式，寻找与复杂科学相关的最前沿/最重要话题，从社区中发掘最有热情最有洞见的人来分享和交流，不同领域的人在此过招。可能就能从数学、物理、生物不同视角看待机器学习，能从量子纠缠、复杂网络看到双曲空间、机器学习和统计物理，能从生物、公司、城市中看到统一性，创造力在这里不是被消耗，而是源源不断地产生，就像七经八脉被打通了一样。跨学科交叉的意义就在于此，能让我们看到不同学科之间的深刻联系。这是一种极高的精神享受。

同时为了让探索者有更好地学习体验，并参与到知识沉淀与创造中，我们投入资源对网站不断进行升级，交互式视频播放器、共创任务、前沿顶刊速递等，充分发挥群体的智能。

我们看到了一个不断成长，拥有无穷生命活力的集智社区，高密度的信息、高质量的人才、高效率的组织在其中涌动，在这里：

假如你想获得科研情报、投资情报，我们提供最前沿趋势，新方向、新技术、新方法；
假如你想获得领域知识和互动机会，我们有系列课程以及每周定期进行学术前沿分享；
假如你希望获得跨领域探索的能力，我们在底层不断追问和梳理的具有跨学科普适性的概念、方法、理论，能帮助你更快速地进入不同领域的研究语境中，并在其中寻找到适合自己领域的研究方法和理论；
假如你有一个项目计划，需要组建起具有多维能力的跨学科科研团队，我们这里有足够高的跨学科人才密度，能帮你更快速地实现。

在探索者眼中，这里有无穷的能量。欢迎你的加入。

紧追前沿：年度读书会/课程上新一览伴随过去一年技术进步飞速，我们也在步步紧跟：

“后 Chat GPT”读书会启动：从通用人工智能到意识机器
2024开年读书会：大模型安全与对齐——应对前沿AI失控与滥用的技术路线
大语言模型与多智能体系统读书会：大模型赋能机器人涌现群体智能
人工智能和科学发现相互赋能的新范式：AI+Science 读书会启动
大模型与生物医学：AI + Science第二季读书会启动
人工智能与数学读书会启动：AI for Math，Math for AI
AGI 读书会启动：迈向通用人工智能的跨学科路径
计算神经科学读书会启动：从复杂神经动力学到类脑人工智能
加速经典算法效率，突破现实技术瓶颈：图神经网络与组合优化读书会启动
因果涌现读书会第三季启动：深入多尺度复杂系统核心，探索因果涌现理论应用
新信息论：从分解到整合｜因果涌现读书会第四季启动
城市科学读书会启动：AI与因果交织的城市复杂系统
生态型组织进化：混沌边缘的涌现｜复杂管理学读书会第二季启动
第三代人工智能技术基础——从可微分编程到因果推理 | 集智学园全新课程
复杂阶梯理论：看待生命、组织、城市统一性的新视角 | 复杂性思维系列课程
站在范畴论视角看机器学习 | 「范畴论与机器学习」系列课程上线

社区成员在此期间共学共研共创了大量内容：复杂科学进展2023——来自集智俱乐部的年终大总结
目前正在进行中的读书会/课程包括：大语言模型与多智能体系统读书会，由西湖大学工学院特聘研究员赵世钰、浙江大学教授任沁源、鹏城实验室高级工程师崔金强共同发起，针对AI Agent的重要技术突破，结合机器人、集群智能等应用场景进行研讨。读书会已启动报名，春节后开始分享。
计算神经科学读书会，作为集智神经、认知、智能系列读书会的第三季（前两季主题为神经动力学模型、NeuroAI），由国内外多所知名高校的专家学者发起，涵盖复杂神经动力学、神经元建模与计算、跨尺度神经动力学、计算神经科学与AI的融合等模块。读书会已启动报名，春节后开始分享。
大模型安全与对齐读书会，由多位海内外一线研究者联合发起，紧扣大模型安全的热点事件，针对AI安全与对齐所涉及的核心技术、理论架构、解决路径以及安全治理等交叉课题展开。读书会已分享多期，春节后继续进行。
新信息论读书会，作为因果涌现系列读书会的第四季，延续对于“跨尺度、跨层次的涌现”问题的持续探索，重点关注整合信息论以及信息分解等话题，追踪信息测度领域的前沿进展。读书会已分享多期，春节后继续进行。
范畴论与机器学习系列课程，由日本成蹊大学助理教授贾伊阳主讲，引导大家以省时省力的方式，从范畴观点切入机器学习，并深入了解相关概念与架构在机器学习理论及应用中的意义。课程已启动报名，春节后开始授课。

布局潜力热点：读书会/课程策划一览新的一年，我们将继续紧跟前沿热点课题，策划上线新的读书会/课程。包括且不限于：

控制科学前沿理论与方法
自由能原理与强化学习
AI +Science（材料/化学等新方向）
计算社会科学与大模型
复杂管理学第三季
经济金融复杂系统
生命系统与气候临界
因果涌现理论与方法前沿
量子机器学习
复杂系统视角的科学学
城市科学第二季
……

经过多年持续积累和每年内容上新，集智已经沉淀了一套丰富的科研方法兵器谱，并且仍在快速扩充中。这里重点介绍其中AI+Science、因果科学、复杂系统研究三大类（涉及读书会与课程均有对应的主题交流群）。
欢迎从事相关课题研究工作、正在学习进入相关领域以及对前沿科学话题兴趣浓厚的探索者们，加入集智！

交织的前沿：AI for Science与Science for AIAI+Science是近年来兴起的将人工智能与科学相结合的趋势，尤其在2023年成为热门话题，一系列科学进展和技术创新层出不穷。一方面是AI for Science，通过机器学习等AI技术辅助解决科学问题，甚至进行科学发现。另一方面是Science for AI，通过物理学、数学等基础理论，进一步启发机器学习等技术的快速发展。这两者的结合进一步增进了对各类复杂系统的理解，更推动着人工智能一步步接近甚至突破临界点。集智围绕着AI+Science这一交织的前沿，组织了大量读书会与课程，包括目前已经广泛应用的技术，也包括仍在快速迭代的最新理论方法，还包括对流行技术之外有潜力的边缘创新的推介。

部分内容模块概览：AI+Science读书会第一季，针对AI+Science的学术热点进行了梳理，对其重要分支做了详细的综述，包括重要的研究问题、当前前沿方法，以及待解决的开放性问题。包括AI for Science话题下的AI用于科学模拟，AI用于科学设计，以及AI用于科学发现。在Science for AI，我们将着重探讨物理启发下的生成模型，以及物理启发下的学习理论。详情及试看：https://pattern.swarma.org/study_group/24

AI+Science 读书会第二季：大模型与生物医药，概述并讨论了当前在基础基因组学领域中所进行的大规模模型相关的探索研究工作，并展开对蛋白质，小分子以及医学领域的大模型的最新研究成果。生物医药作为充满活力的科研领域，它与大模型等AI技术的结合依然展现出广阔的应用前景，读书会中还讨论了未来的潜力方向。详情及试看：https://pattern.swarma.org/study_group/29
AI+Science 读书会第三季：人工智能与数学，从AI for math和math for AI两个方面深入探讨了人工智能与数学的密切联系。读书会概述了人工智能在数学的应用，并深入探讨大模型与数学推理，定理自动证明， AI发现数学规律，符号计算等方向的研究工作。读书会还展开了大模型与神经网络的数学基础的梳理，并深入探讨几何与拓扑在机器学习的应用。详情及试看：https://pattern.swarma.org/study_group/32
通用人工智能（AGI）读书会，围绕通用人工智能的基础理论与发展路线，梳理里智能的定义与度量、智能的原理、大语言模型与信息世界的智能、感知与具身智能、多视角下的人工智能、对齐技术与AGI安全性、AGI时代的未来社会七个板块的内容。重点梳理了大语言模型的底层机理，并针对多模态感知、具身智能等实现通用人工智能的路径进行了探讨。详情及试看：https://pattern.swarma.org/study_group/33
图神经网络与组合优化读书会，聚焦于图神经网络与算法神经化求解的经典和前沿方法，展开了详细探讨。图神经网络作为近5年来人工智能领域的明星，已经形成了丰富的技术生态和应用创新，更是针对图结构数据和复杂系统的研究利器。读书会中具体探讨了图神经网络的主要原理和在实际问题中的应用，尤其是针对组合优化问题的应用，并重点关注新兴的几何神经网络对传统图网络的超越。详情及试看：https://pattern.swarma.org/study_group/25
第三代人工智能技术基础课，是北京师范大学张江老师2023年的新课，特别融合了生成式AI、AI for Science等技术突破背后的底层理论方法。课程系统化梳理了从机器学习到大语言模型，从图神经网络到因果推理等一系列可能成为第三代人工智能基础的技术要素，为研究者或学生在生成式AI、大模型、AI for Science等相关领域的学习和研究工作奠定基础。课程内容包括可微分编程、神经微分方程、自监督学习、生成式模型、Transformer、基于图网络的学习与推理、因果表征与因果推断、基于世界模型的强化学习等。课程时长26.5小时。详情及试看：https://campus.swarma.org/course/5084

因果科学的跨学科方法和多领域应用因果科学，尤其是因果人工智能（Causal AI），作为链接统计学、机器学习、强化学习、表征学习、自动推理的新兴交叉领域，最近三年崭露头角。集智组织了因果科学系列读书会活动，沉淀了从理论基础，到工具方法，再到工业应用的丰富内容，积累了目前全网关于因果科学前沿进展最全面的内容，并汇集了千人规模的因果科学社区，汇集相关学术界与工业界人士。
部分内容模块概览：
因果科学与CausalAI读书会第一季，以Elements of Causal Inference一书为线索，主要展现因果科学在机器学习各个方向上的影响，包括强化学习、迁移学习、表示学习等等，并分享在工业界的部分应用成果，希望理解它如何改变数据科学，助力 AI 系统超越曲线拟合和获得回答因果问题的能力。详情及试看：https://pattern.swarma.org/study_group/1
因果科学与CausalAI读书会第二季，围绕Judea Pearl 等人出版的《统计因果推理入门（翻译版）》以及 Bernhard Schölkopf 等人出版的书籍《Elements of Causal Inference》进行讨论，着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。详情及试看：https://pattern.swarma.org/study_group/4
因果科学与CausalAI读书会第三季，主要结合因果推断的潜在结果（Potential Outcomes）框架展开讨论，并尝试在不同领域尝试建立潜在结果框架与结构因果框架（SCM）的对应关系。这一季读书会还落脚于“因果+X”，着重梳理了近年来在社会学、经济学、医学、生物学等多领域对因果模型的应用，对复杂系统中因果问题的定义和建模。详情及试看：https://pattern.swarma.org/study_group/10
因果科学与CausalAI读书会第四季，重点关注了因果科学与表征学习的这一前沿交叉。从因果表征学习的理论基础、技术框架，到因果表征学习最新的前沿应用，探讨了因果生成模型、因果可解释性、因果公平性等问题，以及因果在工业界中的具体的落地。读书会还就因果表征学习、科学发现与大语言模型的融合发酵，展开了深入探讨。详情及试看：https://pattern.swarma.org/study_group/22

复杂系统研究方法论：从复杂网络到仿真建模

针对复杂系统的组成元素、结构层次、集体行为、动力学机制的研究，已经渗透进了各个自然科学、社会科学的前沿工作之中，诸如复杂网络、多主体仿真、系统动力学等研究工具也越来越普遍。作为集智常年关注的核心主题，我们在复杂系统相关的理论、方法、应用方面设计研发了多款课程、组织了多个系列读书会研讨活动，并编译积累了大量研究进展和学习资源。

部分内容模块概览：
网络科学系列课1：巴拉巴西网络科学，全面系统讲解网络科学，从图论、随机网络、无标度网络、BA模型、演化网络、度相关性、网络鲁棒性、社区发现、网络传播等，帮助大家完成从散点思维到网络思维，直至网络科学思维的跃升。详情及试看：https://campus.swarma.org/course/1754
网络科学系列课2：网络科学导论，系统地介绍网络科学的基本概念、思想和方法，网络动力学是其核心部分，通过网络拓扑和动力学相结合的研究，可以实现对复杂系统的预测和控制。详情及试看：https://campus.swarma.org/course/2328
网络科学系列课3：复杂网络的数学建模与应用，顺应国内外网络科学研究的发展趋势，从基础、应用、Plus进阶、代码实践模块，多角度介绍更复杂更贴近现实的网络模型和结构以及高阶相互作用动力学。详情及试看：https://campus.swarma.org/course/3533
高阶网络读书会，结合单纯复形（simplex）表示模型展开。重点讨论研究发展出的基于超图、单纯复形、依赖关系等的网络高阶表示模型，能够用于研究在许多真实的复杂系统中，广泛存在多个体同时（或以特定顺序）进行交互的高阶交互现象。详情及试看：https://pattern.swarma.org/study_group/17
NetLogo多主体建模课程，通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo去实现。从生命游戏到人工鸟群，从模拟经济系统到病毒沿网络的传播，通过循序渐进的案例，该课程带你逐步走入NetLogo多主体建模的神奇世界。详情及试看：https://campus.swarma.org/course/1095
复杂网络NetLogo建模课程，以NetLogo为建模工具，以网络科学为分析方法，通过手把手建模实践，教会你复杂网络经典模型的生成、网络传播与网络博弈等模型的构建，从而解决具体的问题，同时培养你的建模思维。详情及试看：https://campus.swarma.org/course/4491
混沌科学系列科普课程，面向跨学科学习者普及混沌科学的理论本质，从而能将混沌科学应用到自己的研究、探索中，帮助大家分析、理解、认知其中的复杂性。详情及试看：https://campus.swarma.org/course/4901
复杂系统入门与实战（Python）课程，将带你学习科学家用来理解复杂系统的思想、工具、方法，包括涌现、混沌、群体行为、ABM、分形、动力学、人工生命、生命起源等。详情及试看：https://campus.swarma.org/course/4577
复杂系统的计算实验方法课程，从原理、模型和应用三方面讲授怎样利用计算实验来对具体的复杂系统建模，从揭示市场规律的“糖域模型”到探究种族隔离原因的“谢林模型”，从理解经济复杂性的“人工股市”到预测疫情扩散的“流行病模型”，从探寻客户流失原因的“虚拟淘宝”到与现实世界互动的“无人驾驶策略训练”，帮助大家建立模型思维，掌握计算实验这一复杂系统分析利器。详情及试看：https://campus.swarma.org/course/3441

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2023年我们共推出了十个全新主题的前沿读书会，包括后ChatGPT时代、AI+Science、图神经网络、城市科学、因果涌现、复杂系统管理学、AGI等主题，上线了第三代人工智能基础、复杂性思维、混沌科学等系列课程，组织了超百场分享，吸引超过三千名新成员的加入。
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关于课程

集智学园网站共分为 5 大模块，复杂系统、人工智能、数理基础、编程实战、读书会，包含复杂科学与人工智能的核心内容，课程累计时长约有 6 万分钟。

截止目前，我们推出了多个专题课程，包括混沌科学、复杂系统入门、网络科学系列课程、范畴论系列课程、复杂系统的计算实验、量子力学、量子信息基础、信息论基础、量子信息与量子计算、NetLogo等，以及经授权从圣塔菲网站引入的系列课程。欢迎加入学习。更多请访问学园网站：campus.swarma.org.

关于读书会

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 50 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、高阶网络等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如：2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》，2020年的开始因果科学读书会孕育了全国最大的因果科学社区等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果涌现、城市科学、计算社会科学、地球系统科学、图神经网络、AI+Science、后ChatGPT、因果科学、生命复杂性、高阶网络、复杂系统自动建模、面向复杂系统的人工智能、科学学、复杂经济学、NeuroAI、神经动力学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，扫码可见读书会列表。

https://pattern.swarma.org/

扫码获取读书会动态信息

关于学术年会

集智学术年会是集智俱乐部一年一度的盛会，一般在圣诞节或者元旦举办，总结集智俱乐部一年的发展，总结学科前沿进展，并为集智俱乐部的成员提供深度交流的平台。年会为邀请制。

历年年会

2015年第一次学术年会在南京大学新闻传播学院举办，主题为注意力的科学；
2016年的学术圣诞晚会在帝都心脏三里屯的Surperfit举办，主题为AI与创业；
2017年的学术圣诞晚会在768创意产业园区内的彩云科技举办，主题为AI改变生活；
2018年的学术圣诞晚会在北京朝阳区乌托邦工厂举办，主题为奇点临近；
2019年的学术年会在北京海淀区的E_ZIKOO智慧谷举办，主题为量子跃迁；
2020年的学术年会线上进行，主题为因果纠缠；
2023年的学术年会暨集智俱乐部20周年在北京中关村壹号举办，主题为涌现；

关于集智周边

VIP会员将获赠包括书籍盲盒、集智复杂性科学卡片在内的周边礼品。

书籍盲盒（一本）

随机获得：《漫谈人工智能》《走近2050》《规模法则》《深度学习原理与Pytorch实战》《NetLogo多主体建模入门》《复杂》（即将出版），以及隐藏款书单哦！

复杂性科学知识卡片4.0

无数精妙概念的兴衰、无数科学先驱的求索，复杂性科学的历史进程是一部浩瀚的大书；而对追寻复杂性的我们，没有人不希望能够将这本大书收入囊中。

不过，对于传统学科的简史写作尚非易事，而复杂性科学自出生以来就纵横于学科边界，为其作传无疑更加困难。而集智进行了这样的一次尝试，为大家提供了一本54页的复杂性科学小史。

复杂性科学知识扑克自推出后，受到了集智社群广大复杂性科学关注者和知识收藏爱好者热烈追捧。我们持续迭代，目前已更新到第四版，调整优化了项目内容和排布结构，尽可能让每张卡牌介绍翔实、衔接合理。

特别地，为了把一堆小卡做成一本大书，每张卡片印制了自身专属的二维码，能够快速链接到集智百科（https://wiki.swarma.org）上得到更详细信息——动手扫一扫，复杂性科学盛景尽收。

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关于我们

集智俱乐部集智俱乐部（Swarma Club）成立于 2003 年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。口号：让苹果砸得更猛烈些吧！使命：探索共学共研模式，推动复杂科学发展。
集智学园集智学园（Swarma Campus）成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业团队。集智学园致力于传播复杂科学、人工智能等前沿知识和新兴技术，促进、推动复杂科学领域的知识探索与生态构建。合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、混沌学园等多家知名机构。2019年和2022年两次被评定为“国家高新技术企业”。口号：学复杂科学，到集智学园