11月1日-2日，由明天科学大奖基金会与香港科学院共同主持的“2024明天科学大奖周”（下称“大奖周”）-科学峰会在香港科学馆圆满举办。

　　为期2天的科学峰会，诱骗包括2021年诺贝尔化学奖得主本杰明·利斯特西宾（Prof。 Benjamin List）、菲尔兹数学奖得主叶菲姆·泽尔曼诺夫西宾（Prof。 Efim Zelmanov）、沃尔夫奖得主彼得·佐勒西宾（Prof。 Peter Zoller）以及多位中国科学院、香港科学院院士等出席举止。

　　科学峰会旨在通过近30位顶尖科学家的前沿科学议题探讨与换取，打造超一流的学术水准和平素的国外影响，为后生科研东谈主员、创科东谈主士开启一扇通往来日科学视线的大门，充分感受科学力量。

　　首日聚焦化学跨学科交叉与生命科技篡改

　　科学峰会首日开展“化学 - 跨学科议论之中枢科学”、“生命科学 – 生物科技篡改改变东谈主类健康”专题接头会举止。

　　在“化学 - 跨学科议论之中枢科学”专题接头会上，香港大学黄乾亨黄乾利基金西宾（化学与动力）及化学系讲座西宾，中国科学院院士，好意思国科学院外籍院士，天下科学院院士，香港科学院创院院士，2024明天科学大奖周门径委员会联席主席任詠华领衔，邀请2021年诺贝尔化学奖取得者Benjamin List，斯坦福动力议论所主任崔屹，康奈尔大学Peter J.W。 Debye化学西宾陈鹏，香港大学化学系西宾西宾唐晋尧，围绕“酸性催化剂”“电板期间”“单分子化学”以及“活性物资相变与新材料的发展”张开学术共享与探讨。

　　在“生命科学 – 生物科技篡改改变东谈主类健康”专题接头会上，香港汉文大学肿瘤学系系主任莫树锦与香港大学存一火一火学系荣誉西宾谢赏恩领衔，邀请剑桥大学亚瑟·巴尔福遗传学西宾Anne Ferguson-Smith，斯坦福大学医学系主任Euan Ashley，挂念斯隆-凯特琳癌症中心干细胞生物学中心主任Lorenz Studer，耶鲁大学细胞生物学尤金·希金斯讲座西宾林海帆，围绕“生物医学与东谈主工智能”“干细胞议论”“基因调控议论”张开学术共享与探讨。

　　次日聚焦物理、数学、筹备机课题

　　11月2日，科学峰汇聚焦“物理 – 量子信息”“ 数学 – 数学知悉”“筹备机科学 – 东谈主工智能与芯片”三大专题。

　　加州大学圣克鲁斯分校天体裁和天体物理学西宾，清华大学高等议论院了得客座西宾，好意思国艺术与科学学院院士，明天科学大奖科学委员会委员，2024明天科学大奖周门径委员会联席主席林潮在接待致辞中对到场客东谈主暗意感谢，并对演讲嘉宾Peter Zoller西宾、文小刚西宾、黄信元博士、李柯伽西宾的学术配景以及科研阅历进行了先容。

　　因斯布鲁克大学表面物理学西宾，奥地利科学院量子光学与量子信息议论所 （IQOQI） 名誉议论主任，德国科学院院士，2013年沃尔夫物理学奖取得者，2006年狄拉克奖取得者Peter Zoller，以《原子和离子的量子筹备与模拟》为题进行主旨演讲，先容了模拟和数字量子模拟的最新进展，涵盖从凝合态物理到高能物理等主题。率先，Peter Zoller西宾简要抽象原子平台和多体汉密尔顿量的工程；接下来，他提供了近期议论的案例，包括通过汉密尔顿学习对量子模拟器进行编程和考据、议论大规模纠缠以及模拟格点模范表面；终末，他以前瞻性的视角先容了行为可编程量子传感器的量子模拟器。

　　麻省理工学院西宾，好意思国科学院院士，好意思国艺术与科学学院院士，2017年凝合态物理巴克利奖取得者文小刚，以《光（偏执他基本粒子）的发祥——物资与信息的调和》为题进行主旨演讲。他提议，咱们的天下充满了谜团：为什么系数物资基本粒子（如电子和夸克）皆是费米子？为什么咱们领有很多对称性，尽管引力的量子涨落壅塞了系数对称性？文小刚西宾以为，系数这些谜团皆来自（或不错通过）组成咱们空间的众大宗子比特的量子纠缠来贬责。众大宗子比特的量子纠缠（谜团的发祥）是一种新的物理形式，需要新的数学，编织会通高等规模，再来进行描画，这也成为量子对称性的数学框架。

　　2025年加州理工学院表面物理学助理西宾，麻省理工学院看望科学家，谷歌量子东谈主工智能高等议论员黄信元，以《在量子天地中学习》为题进行主旨演讲。在演讲中，他先容了构建严格表面的最新进展，展示了科学家、机器和明天的量子筹备机在学习量子天地模子方面的探索。他以一个实验上可行的门径开动，该门径将量子多体系统调停为系统的精真金不怕火经典描画，即其经典暗影。黄信元博士指出，经典暗影可用于有用计算很多感兴味的属性，包括局部可不雅测量的生机值和少体关联函数。基于经典暗影时势，他通过数学分析和实验演示，对机器学习和量子物理交叉领域的两个基本问题——“经典机器能否学会贬责量子物理中的挑战性问题”，以及“量子机器能否比经典机器更快地学习并更准确地计算”进行了回应。

　　北京大学西宾，中国科学院国度天文台议论员李柯伽，以《中邦本冲星测时阵列进展》为题进行主旨演讲。他先容了诈欺位于中国贵州省的五百米口径球面射电千里镜 （FAST） 进行脉冲星计时议论的最新进展，其中，他重心先容了在引力波探伤和星际介质议论关联的科学课题。

对话法子

　　在“数学 – 数学知悉”专题接头会上，香港大学数学系讲席西宾，新基石议论员，2024明天科学大奖周门径委员会委员何旭华西宾在致辞中对到场客东谈主暗意感谢，并对演讲嘉宾丁剑西宾、刘一峰西宾、Hiraku Nakajima西宾、Efim Zelmanov西宾的学术配景以及科研阅历进行了先容。

　　北京大学讲席西宾，2023年概率论洛伊夫奖获奖者丁剑以《从渗流看统计物理学》为题进行主旨演讲。他描画了统计物理中的各式渗流模子，并重心先容了相变、临界形式以及无序效应，并抽象了当场场Ising模子和高斯摆脱场关联渗流模子的最新进展。

　　浙江大学数学高等议论院讲席西宾，2018年SASTRA拉马努金奖取得者刘一峰以《从当然数到无限规模》为题，先容了抽象化想想怎么将数学家们节约单如当然数的观念带到浑沌如无限规模的观念，以及这种抽象化的必要性。

　　东京大学科维理天地物理学与数学议论所（IPMU）西宾，国外数学定约（IMU）主席Hiraku Nakajima，以《3d 量子场论和朗兰兹对偶》为题进行主旨演讲。他暗意，比年来，其与Braverman以及Finkelberg合营，通过数学上严谨的方法议论三维超对称量子场论 （QFT）。他们提议了构造具有群作用的仿射代数辛流形对（部分估计）的方法行为应用，其中第二流形的群由朗兰兹对偶群代替。他暗意，这些对的界说受Gaiotto-Witten的4d模范表面范围要求的S对偶性启发而来。正如Gaiotto以及Ben-Zvi、Sakellaridis和Venkatesh所指出的，这种S对偶性为3d QFT和朗兰兹对偶性之间辅助了新的筹划，即相对朗兰兹对偶性。

　　南边科技大学深圳国外数学中心主任，好意思国科学院院士，好意思国艺术与科学院院士，中国科学院外籍院士，1994年菲尔兹奖取得者Efim Zelmanov西宾以《埃瓦里斯特·伽罗瓦与通讯期间》为题进行了主旨演讲。他先容了法国数学家埃瓦里斯特·伽罗瓦的科研东谈主生，并通过先容数学的对称性，以及施行生存中密码学的数学旨趣，向不雅众证明了数学的简约之好意思偏执科学魔力。

对话法子

　　

　　在“筹备机科学 – 东谈主工智能与芯片”专题接头会上，香港科技大学讲席西宾，国外筹备机学会（ACM）和电气与电子工程师协会（IEEE）会士，好意思国科学促进会（AAAS）会士，2024明天科学大奖周门径委员会委员谢源在致辞中对到场客东谈主暗意感谢，并对演讲嘉宾Onur Mutlu西宾、Gabriel Loh西宾、汪玉西宾、马毅西宾的学术配景以及科研阅历进行了先容。

　　苏黎世联邦理工学院筹备机科学西宾，国外筹备机学会（ACM）和电气与电子工程师协会（IEEE）会士，欧洲科学院院士Onur Mutlu，进行了《以内存为中心的筹备》的主旨演讲。他指出，现时筹备的瓶颈在于数据，当代机器的存储、通讯和筹备才智难以应答海量应用数据，导致关节应用门径性能受限。Onur Mutlu证明了当代架构的三大污点，并提议野心智能架构应遵照以数据为中心、数据驱动、数据感知三个原则。他例如阐发了怎么诈欺这些原则野心高效筹备系统，并权略了两种结束接近数据筹备的方法：使用内存进行处理和近内存处理。议论标明，这两种架构能权贵栽培多种责任负载的性能和能耗，如图形分析、数据库系统、机器学习、视频处理、自得建模、基因组分析等。Onur Mutlu还探讨了结束更智能架构的应用的想考，以为这是提高成果、性能和可捏续性的关节。终末，他提议了明天筹备架构和系统野心的议论契机和结合原则，为关联领域的发展指明了场合。

　　好意思国超威半导体公司（AMD）Senior Fellow，国外筹备机学会（ACM）和电气与电子工程师协会（IEEE）会士Gabriel Loh，以《在后摩尔期间提供东谈主工智能算力》为题进行主旨演讲。他暗意，跟着前沿模子的大小和功能约束发展，新兴的东谈主工智能和机器学习 （AI/ML） 责任负载需要更多的筹备和内存。同期，半导体行业靠近着越来越多的期间挑战，例如摩尔定律的散伙、功耗的加多以及可能箝制筹备密度的传统封装经管。Gabriel Loh博士抽象了包括模块化芯片野心、高等封装和异构集成，以及专科化和重用之间的严慎均衡，并探讨了协同优化、协同野心，确保架构和底层期间协同责任等一系列贬责决策和方法，从而阐发从筹备架构启程，连接推广功能以温和阛阓需求的想考。

　　清华大学电子工程系西宾、系主任，电气与电子工程师协会（IEEE）会士汪玉，以《面向AI 2.0期间的节能电路和系统野心》为题进行主旨演讲。他指出，基于Transformer架构的大型讲话模子（LLM）在各式应用中取得了出色的发扬，记号着AI 2.0期间的到来。跟着模子参数的指数级增长，大型模子的筹备、存储和内存看望支拨与传统深度学习模子比较加多了四到五个数目级，导致算法要乞降现存硬件平台的才智存在权贵相反。汪玉西宾回来了AI 1.0期间的节能电路与系统野心方法，并先容了AI 2.0期间靠近的新挑战，以及LLM和扩散模子等AIGC算法。他重心探讨了其与团队基于GPU和FPGA的异构系统上的软硬件协同优化方法，包括高效AIGC算法模子、推理框架和内核优化以及节能硬件IP。通过这一方法，可奏效将大型模子推理的总资本缩小了四个数目级。

　　香港大学东谈主工智能讲座西宾、齐心基金数据科学议论院首任院长、筹备与数据科学学院首届总监，好意思国筹备机学会会士（ACM Fellow）、电气与电子工程师协会会士（IEEE Fellow）和工业与应用数学学会会士（SIAM Fellow）马毅，以《追寻智能的骨子》为题，从历史、科学和筹备的角度阐贤慧能的不同端倪和机制。率先，他回来智能的进化，从系统发生，到个体发生，再到群体，再到东谈主工智能，为准确剖析昔时十年机器智能看似开阔的逾越与竖立提供想考视角。同期，马毅西宾从压缩数据编码妥协码的角度为深度学习的践诺提供原则性的数学讲明，揭示了现时践诺的局限性，并为开辟修订确、更竣工的学习系统提供了当然的方法。终末，他通过澄莹常识和智能之间的分辩与相干，为东谈主们开辟实在自主的智能系统提供想考与启发。

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