进入21世纪，科学知识进入了碎片化的时代，特定领域的壁垒越来越高。在这样的研究生态中，知识就像是散落在地上的拼图碎片，研究人员难以看到更大的科学图景，尤其难以充分认识和使用跨学科知识。科研创新也因此受阻。另一方面，众多学科的前沿研究，都逐渐从复杂系统的角度展开，从关联交互、非线性、涌现性、层次性、适应性、跨尺度等方面深化科学认识，追问科学议题。复杂性逐渐成为学术界的普遍挑战。在此背景下，复杂系统的理论、方法和应用研究蓬勃发展。由集智俱乐部开发的集智斑图平台，以复杂系统为中心主题，学科领域跨越了物理学、计算机科学、生命科学、社会科学等诸多方向。在社区交流分享过程中，沉淀了大量知识内容，引发了大量创新性讨论。我们尤其重视以理论-方法-应用的多层视角，从宏观框架到微观推导，对前沿跨学科领域进行梳理。具体而言，集智斑图平台，借助算法工具，进一步辅助知识沉淀、知识理解，促进社区成员交流与知识创造。我们通过视频回放、术语与资源汇总、学习路径等共创的形式将知识分享沉淀下来；借助人工智能算法对概念与资源进行提取，抽象知识内容并建立概念网络。通过对概念网络的持续拓展、深化，使之生长为能够开拓视野、引导学习、启发研究、促进交叉的“复杂科学知识图谱”。“交互式播放器”就是我们尝试知识沉淀的第一个小工具。它从信息尺度和丰度两个维度扩展了播放器的时间轴。在信息尺度的维度，通过PPT页面大纲和字幕大纲提供对信息不同层级的呈现；在信息丰度的维度，在视频资源的基础上，随时间同步展示相关资源，例如字幕、术语、论文、书籍、超链接等。交互式就体现在用户可以在观看视频回放的时候灵活定位，随手记录。轻量级的交互与共创，能够促进更多观看视频的用户参与到复杂科学知识地图的构建中来，修改、补充、完善人工智能算法的缺陷。最后，平台会将人机协同共创的内容打包成术语资源汇总页面，呈现给用户。关心集智斑图的老朋友们都知道，我们在去年上半年上线了交互式播放器1.0版本，主要是希望解决大家在看学术视频的时候，无法定位感兴趣内容、随手记录知识两大痛点问题。这个产品主要包含以下功能：
视频大纲分段：轻松找到讲座的框架和重点
视频和幻灯片双向索引：快速跳转到关键内容
交互式学习赚取积分：记录、分享、赞成、驳回，边互动边赚取积分，让学习充满乐趣
- 一页概览核心术语与资源：一目了然地了解报告知识分布，包括重要的术语和核心资源
在几个月的使用后，我们收到了许多用户反馈意见。大家普遍反映1.0版本使用起来虽方便，但修改和记录时仍有些繁琐。为此，我们进行了产品迭代，推出了2.0版本。主要优化如下：
减少人工记录的难度，提高算法提取术语和资源的精准度。
支持边看视频边修改字幕，省去手动输入、重复输入的麻烦。
- 不再强制中英文输入，输入能自动匹配或者新增，操作更丝滑。
“青色笔记家”衍生自“青色组织 Teal Organization“，带着自我管理、身心整合、持续进化的使命，随着复杂管理学读书会的开展，”青色笔记家“项目也一起敏捷进化 Agile Adaptive，在集智斑图的交互式播放器平台上，读者朋友们可以在视频播放页面记录术语和参考文献，或者对已有术语进行评议（详情请查看读书会 | 成为笔记共创人 ），在此过程中，您可以享受到消消乐游戏的快乐，不管是新兴还是生疏的术语，您都可以通过参与记录的行动，逐个击穿他们，一场读书会下来，读者朋友们仿佛通关了一场科研消消乐游戏一般，消化吸收术语泡泡，learn in play！通过真正体验一场共学共研的方法论场景，你在优化生态，同时也在自我进化。共学共研的方法论体系也是自组织的生动实践，改变我们的思维方式，在接受更多的不确定性时，所需反应速度越快，会有更多的人集思广益，更多的人去执行，而不只是一号位的人去思考决策。为了帮助让大家更好的体验集智斑图的功能，我们精选了2023年度上线的所有读书会中最全面介绍这个读书会框架的精彩分享，限时开放，免费让大家学习，通过学习这些视频，希望帮助你了解你感兴趣主题的读书会的框架，同时也能希望你能体验一下交互式播放器是否真的好用！如果你有兴趣来玩，我们设置了一些小奖励，期待你的参与：活动时间：10月24日0:00-10月31日24:00，可以有如下奖励：
兑换方式：在活动期结束的3个工作日内，我们根据用户ID进行统计，通过在交互式播放器上进行字幕修改和资源记录的小伙伴总积分的排名，主动联系获奖者并寄送相应的奖品。
积分能干嘛！
集智积分，单位为∫，是集智平台的基本度量单位，寓意着积累智慧和贡献。你可以通过参与集智社区的内容贡献，如大型和小型众包任务，来获取积分。这些积分可以用于参与集智俱乐部读书会、购买集智学园课程、兑换集智周边，甚至成为集智学园VIP。而这一次特别需要剧透的是，我们之后计划开发积分在平台上消费轻量的学术增强服务的功能，比如：让大模型总结当前页面甚至进行对话，对特定的知识点进行计算模拟等等——这意味着通过在观看视频时随手贡献获得的少量积分同样可以十分有用。这是我们鼓励用户参与内容贡献、共建社区的方式，同时也意味着我们对知识闭环的期盼：用户在此基于自己贡献知识的凭证来获取更多的知识，实现良性互动。集智积分，说干就干！多多积累，多多益善！可以直接用PC端登录集智斑图，选择感兴趣的视频操作即可，同时我们建立了交互式播放器2.0体验群，欢迎大家扫码填写信息，即可加入！随时反馈Bug，提出产品建议，我们的工程师小哥哥们会快速响应大家的需求！
快来Pick 你感兴趣的话题吧！
由集智俱乐部开发的集智斑图平台，以复杂系统为中心主题，学科领域跨越了从物理学、计算机科学、生命科学到社会科学的诸多方向。在社区交流分享过程中，沉淀了大量知识内容，引发了大量创新性讨论。我们尤其重视以理论-方法-应用的多层视角，从宏观框架到微观推导，对前沿跨学科领域进行梳理，以下是我们精选的本年度8个综述性的分享，免费开放给大家！ | | |
| | |
| 探讨：如何发现AI+Science中的下一个AlphaFold和ChatGPT？ | | |
| | |
| | |
| | |
| | 张少霆 上海交通大学电院清源研究院副院长、商汤科技副总裁张晓凡 上海交通大学电院清源研究院长聘教轨副教授、博士生导师 |
| | |
| | |
主题：复杂适应系统视角下的ChatGPT与AI大模型从复杂适应系统视角理解ChatGPT等AI模型，探讨神经网络与动力系统、图灵机等的关系，解析梯度反传、自注意力机制等，并讨论AI模型如何助力复杂系统研究。播放地址：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/412（内容过于硬核，请复制链接到PC端观看，或者登录集智斑图，搜索对应主题）主题：探讨：如何发现AI+Science中的下一个AlphaFold和ChatGPT？简介：阐述为什么要将AI与Science结合，并介绍AI在Science领域（如量子物理、分子动力学、材料学、生命科学、等离子体物理、机械工程、能源与环境等）中可应用的技术手段，解决的重要问题，以及基于物理学、神经科学等基本原理能够为AI带来哪些全新的概念和架构。播放地址：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/439（内容过于硬核，请复制链接到PC端观看，或者登录集智斑图，搜索对应主题）本次报告会介绍了机器学习求解组合优化问题，特别是图上的组合优化问题，如最小节点覆盖问题、网络瓦解问题、自旋玻璃基态求解问题的一些进展，包括基于自回归的方法和基于非自回归的方法。同时也介绍了一些其他有意思的进展，如如何提高模型的泛化能力、如何与成熟求解器结合、如何处理更自然的输入等。播放地址：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/483（内容过于硬核，请复制链接到PC端观看，或者登录集智斑图，搜索对应主题）简介：本次分享分为三部分：第一部分讨论了复杂系统理论在城市科学中的应用，第二部分讨论了人工智能在城市科学中面临的挑战,第三部分探讨了城市科学中因果关系的发现与推断。三个部分相互关联，共同阐释了城市这一复杂系统的本质，为城市科学研究提供了新的视角和路径。播放地址：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/487（内容过于硬核，请复制链接到PC端观看，或者登录集智斑图，搜索对应主题）复杂系统中个体间简单的局部交互可以产生全局复杂的涌现现象，理解涌现与因果的关系对探索复杂系统的本质十分重要。本次读书会将系统探讨涌现的类型、定量描述、自动检测等问题，重点关注因果涌现的识别与表示学习，以及与先进人工智能技术的结合,以更深入地理解复杂系统中的涌现机制。播放地址：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/490（内容过于硬核，请复制链接到PC端观看，或者登录集智斑图，搜索对应主题）主讲人：张少霆 上海交通大学电院清源研究院副院长、商汤科技副总裁张晓凡 上海交通大学电院清源研究院长聘教轨副教授、博士生导师基础模型为生物医学领域带来新视角，上海人工智能实验室和OpenMM Lab的张少霆和张晓帆老师分享医疗领域基础模型的最新进展、应用与挑战。内容包括语言模型、视觉模型和科学大模型，以及医疗多模态基础模型的构建、医学视觉模型和语言模型的训练,并探讨医疗基础模型的未来发展方向。播放地址：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/511（内容过于硬核，请复制链接到PC端观看，或者登录集智斑图，搜索对应主题）主讲人：何杨辉 伦敦数学科学研究所院士、数学物理学家本次分享探讨人工智能与数学的结合，首先由何杨辉院士介绍AI通过定理证明、公式猜想、语言处理接近数学的三种方式，以及他们团队利用机器学习进行跨学科模式检测的研究；第二部分由陈小杨研究员介绍符号回归、强化学习、语言模型在数学研究中的应用，探讨AI与数学深度融合的可能性。播放地址：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/518（内容过于硬核，请复制链接到PC端观看，或者登录集智斑图，搜索对应主题）简介：本次分享将探讨人工智能中“智能”的多义性，解析不同立场下的人工智能研究方向，剖析“智能”的内涵，并在此基础上解析通用人工智能的概念，以消除概念上的歧义，帮助听众对通用人工智能建立正确的理解。播放地址：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/525（内容过于硬核，请复制链接到PC端观看，或者登录集智斑图，搜索对应主题）
我们知道，自己现在做的还远远不够，产品和使用体验上也存在很多问题，所以如果你也特别认可集智斑图的理念和愿景，欢迎加入我们，一起来造产品，修bug，实现复杂科学的知识图谱！目前我们特别希望招聘web开发工程师，有前端、php、python开发经验皆可，实习、全职都有坑位，我们不特别要求你有很强的开发能力，但是希望你真心热爱编程技术，对技术前沿感到兴奋，有强烈的求知欲、好奇心和进取心；我们团队氛围很好，实行扁平化管理，自驱型管理，希望你积极乐观，责任心强，工作认真细致，具有良好的团队沟通协作能力。
岗位要求
前端：了解JavaScript、CSS3、HTML5、DOM、协议、网络等前端技术，了解前端开发框架Vue；
后端：了解PHP、Laravel、MySQL、Redis
- Python：了解Python、Flask、Scrapy及其拓展模块，以及JavaScript、AJAX等web知识；
加分项
了解Web新技术及应用，例如HTML5、CSS3、ES6、Promise、RESTful、Canvas、Webpack等；
前端有开发过Vue项目或小程序项目的经验，python有开发过爬虫项目的经验，后端有开发过Laravel、Elasticsearch项目的经验，并对项目开发有自己的思考；
了解常用的项目构建工具和代码管理工具，如git、docker等；
- 对Web服务端开发（PHP、Flask、、Node.js等）有一定了解和经验。
亮点
我们工作生活在北京郊区环境优美的别墅中，工作日有后勤同事精心烹制的午饭和晚饭，免除你的后顾之忧；
在集智社区有机会认识多个学科领域的科学家、工程师、创业者、投资人。
有意向者，欢迎投递简历：linjiaqi@swarma.org点击“阅读原文”，了解更多