四位图灵奖掌舵：2025智源大会揭示AI进化新路径

2006 年，多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授等人提出逐层预训练方法，突破了深层神经网络训练的 技术瓶颈，为深度学习的复兴奠定了基础。 这个初夏 四位图灵奖得主 强化学习作为智能体与环境交互的学习范式，其核心思想早于深度学习兴起。2013 年 DeepMind 提 出的 DQN 已初步实现深度学习与强化学习的结合，而 2016 年 AlphaGo 的成功则将深度学习与强化 学习的融合推向公众视野，显著提升了这一交叉领域的关注度。 2025 年 6 月 6-7 日 中国，北京 与全球创新力量共赴智源大会 即刻报名，探寻 AI 时代的无尽边域 基础理论 在 AI 发展史上，连接主义（以神经网络为代表）与行为主义（以强化学习为代表）虽源自不同理论脉 络，但二者的技术交叉早有端倪。这两条主线原本独立成长、各自发展，如今交织融合，万宗归一，共 同构成了下一代通用人工智能的基石。 6 月 6 日，关于深度学习和强化学习的探讨，将在 2025 智源大会继续开展，如 「双星交汇 」般的时 空对话，总结过往、共探智能之谜的终极答案。 与此同时，推理大模型的兴起、开源生态的加速、具身智能的百花齐放，成为 2025 ...