在人工智慧科學的先鋒領域，尤其是深度學習與決策智慧的探索中，文青松博士憑藉其在學術研究與實際應用方面的卓越貢獻，已然成為業界領軍人物。在最近舉行的國際深度學習研究頂會 ICLR 上，文青松博士作為松鼠 Ai 首席科學家及 AI 研究院負責人，其提交的七篇論文成功獲選收錄，這一成就不僅充分展示了他在深度學習領域的深厚造詣，也體現了松鼠 Ai 在人工智慧領域持續創新的不凡實力。
為深化探究文青松博士在人工智慧領域研究前沿的最新貢獻，並洞悉其對於這些技術在實際應用場景中未來展望的獨特視角，機器之心近期與文青松博士進行了一場深度學術交流。訪談過程中，文博士不僅揭示了他對當前深度學習、大語言模型發展趨勢的深邃理解，並詳盡分析了他的研究成就在教育領域的廣泛應用潛力，為該領域的學者與實踐者奉上了極具價值的啟迪與借鑑。
深度學習領域的前沿探索
文青松博士在美國佐治亞理工學院（Georgia Tech）獲得電子與計算機工程博士學位，在此期間深入探究人工智慧、決策智慧及訊號處理等前沿領域。他已在包括 NeurIPS、ICML、ICLR、KDD、PIEEE、TPAMI 等國際頂級會議和期刊上發表了上百篇高質量論文，並憑藉其卓越貢獻多次榮獲學術殊榮，如 IJCAI 最具影響力論文第一名、AAAI 人工智慧系統部署應用獎等。
文青松博士此次在 ICLR 上提交的七篇論文被收錄，這些論文廣泛涉及大語言模型 LLM、時間序列分析、Transformer 模型、圖神經網路（GNN）、可解釋性人工智慧（XAI）以及時序點過程（TPP）等多個研究方向。ICLR 是 2013 年由深度學習巨頭、圖靈獎獲得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 共同創辦，創立後迅速獲得學術界的廣泛認可，憑藉其嚴格的評審標準和高品質的論文產出，成為深度學習領域的頂級學術會議。在 Google Scholar 的學術會議 / 雜誌排名中，ICLR 目前位列第十，高於 NeurIPS。
本屆 ICLR 共收到了 7262 篇提交論文，整體接收率約為 31%，與去年持平（31.8%）。三位深度學習之父：Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 都曾在 ICLR 發表過論文，他們的貢獻為深度學習的發展奠定了堅實的基礎。
其中值得關注的是，文青松博士帶領團隊所研發的 Time-LLM 演算法，透過對大型語言模型的邏輯結構進行創新性重構，實現了其在時間序列預測任務中的高效應用。這一開創性工作不僅有力驗證了大規模語言模型在時序資料分析任務中的潛在適應性和效能，併為多模態時序分析研究開闢了嶄新的理論與方法論視角，極大地拓寬了該領域的研究範圍。此研究成果不僅在學術層面具有重大意義，深化了複雜時序模式理解的理論框架，在實踐層面則為跨領域的時序預測及分析技術的實際部署奠定了堅實的技術支撐，展現出巨大的應用潛力與價值。
在分享科研經驗時，文青松博士強調了持續學習、專注精研、團隊合作以及面向應用的研究導向之核心價值。他認為，維持對研究前沿趨勢及關鍵議題的高度敏感性，積極參與學術界的互動交流，以此為基礎深入挖掘特定研究方向，是科研進階不可或缺的一環。同時，強化團隊間的溝通與協作，確保研究成果能夠緊密結合實際應用場景，這是實現科研卓越與領先的關鍵所在。
融合與突破，AI 賦能教育革新
在學術探索的征程上，文青松博士曾深入研究利用 AI 技術於時序序列分析、異常檢測以及根因分析等領域，積累了豐富的經驗和深厚的技術底蘊。這些學術經驗為 AI 教育領域注入了新的活力，也為松鼠 Ai 自適應學習系統及個性化推薦系統的構建提供了至關重要的技術支援。文青松博士透過對學生學習過程中的時序序列資料進行分析，使松鼠 Ai 系統能夠進一步精準捕捉學生學習狀態的動態變化，為個性化學習提供有力依據。同時，藉助先進的異常檢測技術，系統能夠及時發現學生在學習過程中遇到的困難或偏差，從而迅速制定並實施干預措施，助力學生更高效地學習。
此外，根因分析技術為松鼠 Ai 提供了深入瞭解學生學習問題深層原因的視窗，諸如基礎知識的薄弱點或認知上的誤區。這種深刻的理解使松鼠 Ai 教研團隊能夠更精確地調整教學策略，並據此設計出高度針對性的教育內容。透過這些前沿技術，松鼠 Ai 不僅能夠實時評估學生的學習能力並精準預測其學習需求，而且能在監測到學生學習路徑的偏離時迅速作出反應，為學生提供必要的支援。這些技術的應用極大地提高了教育資源的分配效率，並顯著增強了教學過程的針對性，從而實現了高效的個性化學習，並提升了學生的學習體驗。
在開發松鼠 Ai 智慧學習機時，文青松博士及其團隊將時間序列分析等技術融合其中，其間面臨了資料量大、演算法適應性要求高等嚴峻挑戰。為了克服這些難題，他們憑藉自研的高效資料處理平臺和尖端的機器學習演算法，成功實現了技術的突破。透過深入分析學生的答題時間序列，松鼠 Ai 得以實時診斷學生的學習狀態，進而靈活調整教學策略和內容，實現了對學生學習狀態的即時監控和個性化學習路徑的精準規劃。
2024 年初，松鼠 Ai 推出了全學科智適應教育大模型。在模型研發的起始階段，文青松博士帶領團隊最佳化了資料收集整理和處理流程進行了細緻最佳化，並研發了前沿的 AI 技術，以進一步完善教育大模型的效能。隨著專案的深入進行，團隊不斷面對並解決了模型的泛化能力和極端場景準確性等挑戰。透過持續的模型迭代和先進技術的研發，松鼠 Ai 成功提升了模型的穩定性和準確性，最終打造出一款成熟且卓越的全學科智適應教育產品。
AI + 教育創新，展望大模型未來
在科技與教育的深度融合趨勢下，我們進一步與文青松博士就 AI 教育產品的未來發展趨勢進行了探討。談及未來教育的進步空間，文青松博士認為中國教育在知識傳授與掌握方面有著紮實的根基，而西方教育則卓越於培養學生的批判性思維和創造力。為此，松鼠 Ai 致力於將這兩大教育體系的優勢融合，藉助前沿技術，全方位提升學生的綜合素養。松鼠 Ai 的智適應教育大模型與學習系統，正是這一創新理念的傑出體現。
透過獨有的 2400 萬學生累積的超百億學習行為全流程資料訓練，松鼠 Ai 成功打造全學科教育大模型，並在深度知識測評追蹤技術和學習推薦演算法上實現了重大突破。該模型能夠精準地捕捉資料中的複雜關係和模式，迅速識別知識點、題目與學生能力之間的內在聯絡，從而為學生提供高度個性化的學習服務。基於先進的知識圖譜和 MCM（學習的思想、能力、方法）圖譜，松鼠 Ai 不僅顯著提升了教學效率，更在發掘和培養學生個性、特長及潛在優勢方面展現出顯著成效。透過這一系統，每個學生都能獲得量身定製的學習路徑，實現全面而均衡的發展。
對於中國大模型的未來發展，文青松博士提出了算力、大模型和資料三個關鍵領域的創新需求：
算力：需要加強 GPU 和其他加速器的研發和本土化生產。GPU 等基礎硬體是支撐大模型訓練的關鍵因素，透過本土化研發和生產，不僅可以保證供應鏈的安全還可以根據本地市場定製硬體方案。模型方面，推理能力與處理幻覺問題需要進一步提升。
大模型推理能力（特別是邏輯推理和決策能力）：是提升模型智慧化和實用性的關鍵因素，雖然大模型目前在處理大量資料時表現出色，但在理解複雜的上下文和多模態內容，以及進行深層次邏輯推理方面仍然能力有限。另外，目前大模型還是存在幻覺問題（生成與事實不符的錯誤的或虛構的資訊），這對準確性要求高的領域會導致錯誤的決策或嚴重的後果。
資料：隱私和安全問題也日益重要，需要研發更有效的技術措施確保資料在使用過程中的安全性和隱私性。
他堅信，AI 將在教育系統中扮演更加核心的角色，覆蓋從 K12 基礎教育到高等教育，乃至職業教育的全鏈條。藉助 AI 技術，教育將實現學習效率的顯著提升和學習體驗的豐富化。人工智慧技術在教育領域的深度融入，其影響遠不止於學習效率的提升，其將推動教育模式的根本性轉變，從單一的知識傳授邁向全面的能力培養，從而全面提高學生的綜合素質。為此，文青松博士表示松鼠 Ai 將持續引領技術創新，運用最先進的 AI 技術打造更具成效的教育解決方案，以滿足國內外市場的多樣化需求，並利用 AI 教育技術為社會賦能，尤其是在教育資源匱乏的地區，透過提供高質量的教育資源，促進教育公平的實現。他期待與松鼠 Ai 攜手，在全球舞臺上展示中國 AI 教育的卓越實力，為更多學生帶去優質教育，助力他們實現更美好的未來。