今天，分享一篇“我们|WOMEN走在前线”复旦科创先锋论坛科创赛道中的女性力量，希望以下“我们|WOMEN走在前线”复旦科创先锋论坛科创赛道中的女性力量的内容对您有用。
封面新闻记者 吴雨佳
近日，深耕人工智能、人类与演化遗传学、生命科学、数字艺术等领域的卓越学者、内容创作者和科创企业家们在复旦大学管理学院主办“我们|WOMEN：走在前线”复旦科创先锋论坛上分享了自己的研究成果及前沿观点。
复旦大学微电子学院教授、博士生导师曾璇教授展示了集成电路是如何彻底改变着我们的生活。曾璇教授在2008年—2012年担任专用集成电路与系统国家重点实验室主任，主要的研究方向包括互连线分析、模拟电路设计工具和可制造性设计工具三个层面，她所从事的电子设计自动化（EDA）行业支撑了整个集成电路产业的发展。
ChatGPT让业界看到了实现通用人工智能的希望，也提示研究我们在其表现还不够完善的领域进行深入探索。”复旦大学计算机学院教授、博士生导师黄萱菁科普了什么是“大规模语言模型”。ChatGPT问世以来，这个概念已经引发了公众的广泛讨论。在大模型时代，能否运用小样本学习的方式，即用少量语言数据对大模型进行调优？黄萱菁教授指出了几点思路：一是写指令，仔细构造指令同时学习自动构造指令，尽可能提取出语言模型的知识能力；二是上下文学习或者叫做情景学习，通过少量例子让大模型理解人类意图；此外还有数据生成、黑箱优化等等。
“我们复旦团队引入了语言模型即服务（Language-Model-as-a-Service）的概念。其具备两个基本内涵，一是如何构造一个统一的基础模型，二是如何高效地调节参数以适应具体的业务场景。” 黄萱菁教授表示，目前可以运用分类、匹配、序列标注、机器阅读理解、Seq2Seq、Seq2ASeq和语言模型等七个主要范式来解决大部分自然语言处理问题。复旦提出的CPT模型结构既具备理解能力又具备生成能力。
中国科学院古脊椎动物与古人类研究所研究员、分子古生物学实验室主任付巧妹则介绍了近年来古DNA破译东亚人群演化图谱的的科研成果。这一领域主要关注两个问题，一是在共存时间里，现已灭绝的古人类跟现代人有没有互动、如何互动；二是现代人在不同时间阶段如何演变。
在付巧妹主任看来，古DNA研究是很典型的交叉学科，研究手段和研究途径是遗传学、生物信息学，但研究问题、研究对象都跟考古人类学分不开，因此尤其鼓励创新性思维。“在交叉学科以及相关的基础研究中，自由探索是非常重要的。正是这种精神，让我们保持好奇心，不给自己设限，不断去思辨、去质疑。科研最有魅力的地方，就是探索未知。”她这样说。
复旦大学管理学院科创办公室主任岑岺就如何打造和赋能科创生态圈展开主题演讲。岑岺从创新的角度来理解科创，认为科创是以企业为主体的一套复杂的生态系统，
“艺术市场正在出现一群新兴的创作者，参与这个领域的创作者不仅包括艺术家、设计师、建筑师，也有来自MIT Media Lab的科研人员，以及Google、微软在内的科技公司。其次，创作者们用来进行视觉和艺术创作的工具也发生了巨大的改变，他们越来越多的利用人工智能和各种例如3D引擎的计算机技术作为视觉艺术内容的创作工具。”
OUTPUT数字内容平台创始人兼CEO刘茵梦围绕“数字造梦”主题分享她观察到的趋势与变化。刘茵梦认为，正在全球快速发生的内容创作者身份的变化，将会引发一种新型的数字内容产业趋势。技术正在成为艺术演变生长的必然，而艺术也能够带给技术发展更多的想象力，让科技的传播更有温度。
