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辅修“智能科学与技术”
的申请,在春季学期开始后不久便顺利通过了审核。
流程比韩澈预想的要顺畅,或许得益于他不错的gpa和体育特长生的“特殊通道”
,又或许是交叉信息研究院本身鼓励学生进行跨学科探索。
当看到选课系统中多出的那几门颜色不同的课程时,韩澈深吸一口气,知道一段新的、注定更加忙碌的旅程开始了。
新课表排得如同高难度乐谱。
除了本专业的《电磁场与波》、《模拟电子技术基础》等硬核课程,辅修专业的《人工智能导论》、《计算神经科学基础》、《最优化方法》也赫然在列,其中《最优化方法》还是与数学系合上,以难度大、作业多著称。
训练时间被重新规划,更加紧凑。
每天清晨,当大多数同学还在梦乡时,韩澈已经完成了一组核心力量训练和投篮练习;上午的课程结束后,他匆匆赶往食堂,边吃边看上课录屏或预习资料;下午是固定的球队集体训练和战术演练;晚上则完全交给了图书馆和自习室,在《信号与系统》的傅里叶变换和《最优化方法》的拉格朗日乘子法之间来回切换,常常到闭馆音乐响起,才带着满脑子的公式和代码离开。
生活被压缩成了简单的三点一线:教室(实验室)-训练馆-图书馆。
睡眠时间被无情地挤压,咖啡和浓茶成了忠实伴侣。
但他却奇异地感到一种充实的疲惫。
篮球训练让他的身体保持在高强度的运转状态,而繁重的学业,尤其是那些全新的、充满挑战的交叉学科课程,则不断刺激和拓展着他思维的边界。
两种截然不同的“苦”
,交织在一起,竟产生了一种奇特的平衡与满足感。
苏晚的身影,偶尔还是会出现在图书馆,通常是在更僻静的专题阅览区或研究厢,身边堆放着更多外文书籍和打印的论文。
韩澈远远见过几次,并未上前打扰。
他们像两条偶尔交汇又迅速分开的溪流,各自奔涌在属于自己的河道里。
直到那个寻常又不寻常的下午。
那是《人工智能导论》的课程项目宣讲会。
这门课是辅修专业的核心必修课,考核方式除了期末考试,还有一个占总评30%的团队课题项目,要求3-4人一组,自选与人工智能相关的课题,完成从问题定义、文献调研、方法实现到结果分析的完整流程,并在期末进行展示和答辩。
宣讲会在一个中型阶梯教室举行。
授课的是一位年富力强、语速极快的青年副教授,姓秦,研究方向是计算机视觉与强化学习。
秦教授用了大半节课时间,以令人眼花缭乱的速度介绍了近年来ai各子领域的突破性进展和前沿方向,从生成式模型谈到具身智能,从大语言模型聊到aiforscience,信息密度极高,听得底下学生们既兴奋又头大。
“好,前沿我们就先了解到这里。”
秦教授推了推眼镜,切换到ppt的最后一页,上面列出了课题项目的具体要求和时间节点,“接下来是重点:课题自由组队,自由选题。
但有两个建议:第一,选题不要太泛,比如‘研究人工智能的利弊’这种不行,要具体,有明确的技术目标和可评估的结果;第二,鼓励交叉创新,结合你们各自的专业背景。
我们清北的优势就是学科齐全,别浪费了。
你是学生物的,能不能想想ai在基因测序或药物发现中的应用?你是学建筑的,能不能探索生成式设计?你是学心理的,能不能结合认知模型?当然,经典的cv、nlp、推荐系统课题也可以,但要做出新意。”
“组队名单和初步选题意向,下周上课前提交。
现在,给大家二十分钟自由讨论,可以寻找队友,也可以初步碰撞一下想法。”
教室里立刻响起一片嗡嗡的讨论声。
学生们开始四处张望,寻找熟悉的同学,或者主动出击,询问彼此的专业和兴趣。
韩澈坐在靠后的位置,有些踌躇。
他在这个班里认识的人不多,仅有的几个点头之交,似乎也已经找到了队友。
他本身是电子工程专业,对ai的了解刚刚入门,要提出一个具体且有新意的课题,并非易事。
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