统计学：AI背后的隐形引擎
随着人工智能的迅猛崛起，统计学和数据科学将走向何方？近期，第四届统计与数据科学联合大会在贵阳拉开帷幕。为期三天的会议汇聚了来自全球20多个国家和地区的2000名代表，包括4名中美院士，共举办了6场顶尖报告和700多场专题研讨。与会者达成共识：统计学非但不会被AI取代，反将成为其不可或缺的“底层逻辑”。 中科院院士陈松蹊表示，统计学为AI提供了算法基础和数据智慧。若缺乏统计支撑，AI的可靠性、适用性和可信度将大幅下降。更为关键的是，统计学推动AI走向“绿色”——通过结合深度学习与统计分析，优化前端抽样与降维
AI时代做EMU，别再手动造假了
这篇文章会得罪一些人。EMU这行，说白了就是自己注册、自己填表单、自己完成广告主指定的动作，从联盟拿佣金。CPL就注册，CPA就下单，CPI就装APP。干了十几年，养活了一大批人。先说清一个行业潜规则：不是所有广告主都不懂你在干嘛。很多广告主恰恰需要这些"用户"。公司要上市，得靠活跃数据撑股价；APP要融资，得拿注册量和日活忽悠投资人。Musical.ly被收购前疯狂拉量，你以为那些用户全是真人？广告主买的未必是"真实用户"，有时买的就是"数据"。大家心照不
锚点：AI 浪潮下，统计学为何不可或缺？| 袁岚峰
袁岚峰：当下统计学之所以备受瞩目，根源在于人工智能的火爆。刘军：统计学构成了人工智能的基石，是机器学习的关键手段。在我看来，本轮 AI 革命成功的核心要素之一，便是对统计思维与方法的全面接纳。袁岚峰：您曾提及统计学家与数据科学家几乎能涉足所有领域。刘军：统计学旨在不确定环境中寻求最优决策，其应用极为具体：涵盖生物、生物信息学，延伸至信号处理乃至金融领域。统计学究竟为何物？想必大家都听闻过这门学科，也知晓统计局这类机构。然而对于统计学的实质内涵，多数人知之甚少，或许仅了解数据求和与平均，若能知晓方差与中位数
神经网络如何处理语言规则
神经网络如何处理语言规则在文本生成任务中，存在三个核心层面：第一层是事实性知识的内涵，第二层是词汇概念间的语法组合方式，第三层是串联语句段落时的逻辑架构。事实储备（知识库信息）、语法结构（词汇搭配准则）、篇章脉络（句段组织模式），构成了文本生成的三大基石。这三者并非以显性的规则条文形式存在，而是全部嵌入在Transformer的数十亿权重参数中，以高维向量空间的形式隐性表达。1.事实层面：词汇与概念间的关联强度大规模语料中「苹果-水果、黄河-河流」这类共现频次，被转化为词向量的权重数值：语义相近的Toke
TU/e两大AI硕士项目深度解析
之前很多笔墨写了荷兰代尔夫特理工大学TU Delft，其实不用那么多多描述大家也知道荷兰代尔夫特理工大学TU Delft是计算机领域的地位，但是除了TUD 以外，在荷兰读计算机其实第二位的选择，每一年Priscilla都有客户同学在纠结到底选择荷兰埃因霍温理工TU/e这个似乎3TU的第二位，还是选择荷兰阿姆斯特丹大学+荷兰阿姆斯特丹自由大学联合合办的计算机硕士，两个伯仲之间站哪边的都有。那今天就重点分享一下荷兰埃因霍温理工人工智能元素的涉及，这个学校其实人工智能是真的不错的，属于低调奢华有内涵，而其中两个
重磅！江西重点高校获批国家级人工智能平台，冲击双一流步伐加快
江西拥有出色的生源质量，但优质高等教育资源却相对不足，全省仅有一所211及双一流院校，难以满足众多优秀学子进入高层次学府深造的期望。为此，江西省大力扶持省属重点高校冲刺双一流，目前已经取得显著成效。5月13日，江财官方网站公布好消息，学校实现重大突破，首次获批"高等学校学科创新引智基地"（即"111基地"），而且是人工智能学科创新引智基地，属于江西省首个人工智能与财经融合领域的国家级学科创新引智基地，彰显了学校在数字财经领域的深入发展。111基地由教育部、人社部共同评审，以建设百个左右世界一流学科创新引智
AI 热潮下院校选择策略
《南华早报》早前披露业内动态，字节跳动已显著调高 2026 年在人工智能领域的资本预算，由起初计划的 1600 亿元人民币增至 2000 亿元，约合 300 亿美元，增幅达 25%。字节此举重金押注 AI 赛道，也间接促使国内多家互联网巨头纷纷跟进布局。阿里、腾讯、美团、快手及京东等业界大厂不敢懈怠，唯恐错失本轮人工智能发展良机，从而掉出一线阵营。当前各大互联网企业正巨资涌入 AI 领域，全力搭建数据中心、大规模采购服务器与专用硬件，并持续投入重金攻坚 AI 核心技术。此类布局属重资产、高耗能之长周期战略
数据科学与人工智能课程研讨会第二轮通知
统计学与机器学习是支撑当代人工智能与数据科学迅速发展的重要支架，也由此对人才培养提出了新的挑战。为进一步推进我国统计学与人工智能专业的本科教学改革及课程建设，并服务国家人才培养战略部署，北京大学统计科学中心联合中国现场统计研究会机器学习分会，拟于2026年5月30日举办“数据科学与人工智能课程体系研讨会”。本次会议将重点研讨如何将机器学习等人工智能基础内容融入统计学本科专业的核心课程，并计划围绕“人工智能的概率与统计学”作为本科基础课程开展系统交流与深入讨论，力求在课程体系建设与内容优化方面凝聚共识。我们
洞悉人工智能：发展历程与未来展望
▲戳蓝字（老蝈）关注我！我可能是错的。人工智能，自1956年达特茅斯会议上初步的“规则式AI”概念提出，经历了统计学习、深度学习的演进，并在2017年后迎来了大模型技术的飞速发展，目前正朝着智能体与多模态融合的新方向迈进。1956年，约翰-麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”这一术语，早期的AI系统主要依赖于人工编写的规则库。那个时期的机器翻译系统，需要人工构建词典和语法规则，导致翻译结果生硬，难以处理语境的模糊性和未知场景。进入1990年代，机器学习的兴起打破了这一局面。以垃圾邮件过滤为例，传统的
贝叶斯定理：AI时代的隐形基石
在现代人工智能的底层逻辑中，有一个名字始终无法绕开——托马斯·贝叶斯。我们每天接触的垃圾邮件拦截、智能推荐、疾病诊断，甚至自动驾驶的决策逻辑，都藏着他两百多年前提出的一个数学定理。贝叶斯生活的18世纪，正是古典概率论的萌芽时期。当时的数学家们，只能解决“正向概率”问题——已知事件的前提条件，推算事件发生的概率。比如，已知袋子里有3个白球、2个黑球，能轻松算出摸出白球的概率；已知骰子是均匀的，能算出掷出6点的概率。这种由因推果的逻辑，符合人们的常规思维，也满足了当时赌博、天文观测等简单场景的需求。但一个关键
大模型的本质：统计预测如何涌现智能
"用统计模式替代逻辑推导，用关联性替代因果关系"——这句话几乎概括了大模型的底层逻辑。你是否也有过这种体验：向 AI 提出一个问题，它给出的答案看起来格外机灵。你不免会想："它真的在思考吗？"随后你又会看到另一种说法："它不过是在做概率预估，压根不知道自己在说什么。"那这两种观点，究竟谁更接近真相？结论是：两者都沾边，但都不完整。要真正看懂大模型，我们必须深入它的技术底层，弄清这个由数千亿参数拼成的"数字大脑"究竟怎样工作。先从一个最基本的问
SAI学术分享会 | AI主题学术报告(第二十八期)
SAI 学术研讨会SAI 学术分享人工智能学院会议信息主题统计驱动的生成式人工智能时间下午02:00-03:00日期2026年4月14日在线会议https://cuhk-edu-cn.zoom.us/j/6682399580?omn=95821028501会议号: 668 239 9580主讲人朱金 教授(伯明翰大学数学学院)主持人杜梦楠 教授(香港中文大学深圳人工智能学院)主讲人简介朱金 教授伯明翰大学朱金博士现任伯明翰大学数学学院助理教授。在加入伯明翰大学之前，他于伦敦经济学院统计系担任研究员。朱金博
AI时代报考统计学：6个关键自测问题
近年来每到高考填报志愿时，总有众多家长咨询："在人工智能时代，传闻统计学成为热门方向，毕业后可轻松进入互联网巨头企业获得优厚待遇，这种说法属实吗？"华为创始人任正非曾指出：人工智能的本质究竟是什么？其实就是统计学！计算机技术与统计学的融合构成了人工智能的核心。当我们谈论大数据时代，其关键任务是什么？正是统计分析！清华大学教授也认为：统计学构成了人工智能的基石，是机器学习的重要工具。本次AI革命取得巨大成功的重要原因，在于对统计思维与方法的全面采纳。商界迅速将这一理论转化为实际收益。亚马逊和Facebook