盛大集团和天桥脑科学研究院创始人，全球知名创新企业家、慈善家陈天桥在会上宣布：投入10亿美元 算力，支持全球科学家的创新人工智能研究。他表示："人类的进化从未停止，只是方式改变了。我们 的工具——现在包括AI——是进化的外部器官。" 陈天桥认为，AI的终极价值是发现。发现式智能可以主动构建关于世界的可检验理论模型、提出可被 证伪的假说，并在与世界的交互与自我反思中持续修正其理解框架的智能，这是真正意义的通用人工智 能。它能提出问题而非只回答问题，能理解规律而非仅预测结果，超越了模仿，具备创造和发现这些智 慧的本质能力 ，让AGI的意义不再是"取代人类"而是"进化人类"。 他指出，打造发现式智能需要建设五个能力，分别是神经动力结构、长期记忆、因果推理机制 、世界 模型、元认知与内在动机系统，它们共同形成一个有生命力、面向发现的智能闭环。为帮助全球科学家 推进发现式智能研究，陈天桥宣布了基准测试、结构性算力、PI孵化器等多项特别针对青年科学家的支 持。"Scale是巨人的道路，Structure是年轻人的机会"，陈天桥表示，"真正改变智能的下一个算法不会 出现在数据中心——它会出现在笔记本电脑上。" 盛大集团和天 ...

10月27日、28日，AI驱动科学研讨会（Symposiumfor AI Accelerated Science，AIAS 2025）在美国旧金 山举行。会议汇聚了近30位全球顶尖学者与产业领袖，与现场数百位学者、学生共同探讨AI如何驱动 科学发现。 会上，盛大集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥发表主题演讲，首次系统阐述了"发现式智 能"（DiscoverativeIntelligence）的全新理念，指出这是真正意义上的通用人工智能，并提出了实现路 径。 陈天桥 2025年新晋诺奖得主、加州大学伯克利分校教授OmarYaghi，2024 年诺奖得主、华盛顿大学教授David Baker，2020 年诺奖得主、加州大学伯克利分校教授Jennifer Doudna，图灵奖得主、斯坦福大学第十任 校长暨现任 Alphabet （谷歌母公司）董事长John Hennessy等参加了会议主题分享与圆桌讨论。 陈天桥演讲全文： 真正的智能，是能"发现"的智能 一、人类进化从未停止，只是改变了方式 自智人出现以来，我们的身体几乎没有变化。甚至有研究显示，人类大脑的体积相比旧石器时代还有所 缩小。但这并不意味着人类进化已经 ...

完整早报音频，请点击标题下方小耳机收听 【 2025 胡润女企业家榜发布，翰森制药钟慧娟首次问鼎中国女首富】 10 月 30 日，胡润研究院发 布《 2025 胡润女企业家榜》，列出了今年胡润百富榜中的前 50 名女企业家，来自中国创新药头部 企业翰森制药的钟慧娟以 1410 亿元财富首次成为中国女首富。（大象新闻） 【广西籍90后数学家王虹，接连斩获两项大奖】 10月28日，青年女数学家王虹拿下了2025塞勒姆 奖。据悉，塞勒姆奖被视为菲尔兹奖的风向标，从1968年到2024年的56位塞勒姆奖获奖者中诞生了 10位菲尔兹奖得主，而菲尔兹奖是数学领域的国际最高奖项之一。在获奖名单公布之后，前塞勒姆及 菲尔兹奖项获得者陶哲轩第一时间发文恭喜。 值得一提的是，在该奖项颁布前日（10月27日），世界华人数学家大会ICCM数学奖金奖授予了邓 煜、王虹和袁新意。据了解，世界华人数学家大会由丘成桐发起，每三年举办一次，像菲尔兹奖一样 限定45岁以下，被称为"华人菲尔兹奖"。（每日经济新闻） 【 OpenAI 回应筹备 IPO 】 10 月 30 日 早些时候，路透社援引三名知情人士消息称， OpenAI 正 筹备首次公开 ...

第四，世界模型 —— 一个内部的、统一的模拟，用于预测未来和在心理上测试想法。 第五，元认知与内在动机系统 —— 不确定性意识、注意力控制和好奇心驱动的探索。 为帮助全球科学家推进发现式智能研究，陈天桥宣布了多项特别针对青年科学家的支持。具体包括： 第一，基准测试——一个跨神经动力学、记忆、因果关系、世界模型和元认知的综合评估套件，以可发 现性作为核心指标。 新浪讯 10月30日上午消息，在首届天桥脑科学研究院AI驱动科学研讨会上，盛大集团和天桥脑科学研 究院创始人，全球知名创新企业家、慈善家陈天桥在宣布，将投入10亿美元算力支持全球科学家的创新 人工智能研究。 陈天桥认为，AI的终极价值是发现。发现式智能可以主动构建关于世界的可检验理论模型（testable world models）、提出可被证伪的假说（falsifiable hypotheses），并在与世界的交互与自我反思中持续 修正其理解框架的智能，这是真正意义的通用人工智能。它能提出问题而非只回答问题，能理解规律而 非仅预测结果，超越了模仿，具备创造和发现这些智慧的本质能力 ，让AGI的意义不再是"取代人类"而 是"进化人类"。 陈天桥指出，打造 ...

第三，因果推理机制 —— 推断超越训练分布的机制。 第四，世界模型 —— 一个内部的、统一的模拟，用于预测未来和在心理上测试想法。 第五，元认知与内在动机系统 —— 不确定性意识、注意力控制和好奇心驱动的探索。 陈天桥认为，AI的终极价值是发现。发现式智能可以主动构建关于世界的可检验理论模型（testable world models）、提出可被证伪的假说（falsifiable hypotheses），并在与世界的交互与自我反思中持续 修正其理解框架的智能，这是真正意义的通用人工智能。它能提出问题而非只回答问题，能理解规律而 非仅预测结果，超越了模仿，具备创造和发现这些智慧的本质能力 ，让AGI的意义不再是"取代人类"而 是"进化人类"。 陈天桥指出，打造发现式智能需要建设五个能力，它们共同形成一个有生命力、面向发现的智能闭环： 第一，神经动力结构 —— 持续的、自组织的活动，使系统在时间中保持活跃。 第二，长期记忆 —— 灵活的存储和选择性遗忘，以建立知识并形成假设。 新浪科技讯 10月30日上午消息，在首届天桥脑科学研究院AI驱动科学研讨会上，盛大集团和天桥脑科 学研究院创始人，全球知名创新企业家、慈善 ...

Core Insights - The first "AI-Driven Scientific Symposium" was held in San Francisco, featuring Nobel laureates and industry leaders discussing how AI can drive scientific discovery [1][2] - Chen Tianqiao announced a $1 billion investment in computational power to support global scientists in "discovery-driven intelligence" research [1] - The symposium highlighted the importance of AI's role in constructing verifiable world models and enhancing human capabilities rather than replacing them [1] Group 1: AI in Scientific Research - Chen Tianqiao emphasized the need for "discovery-driven intelligence" to possess five key capabilities: neural dynamic structure, long-term memory, causal reasoning mechanisms, world models, and metacognitive systems [1] - Omar Yaghi showcased AI's application in materials science, demonstrating a portable device that extracts water from the atmosphere in low humidity conditions using ChatGPT for molecular optimization [1][2] - David Baker presented the RFDiffusion3 model, which enables reverse design of proteins, providing new pathways for research on diseases like Alzheimer's [2] Group 2: AI and Genetic Research - Jennifer Doudna discussed the integration of AI with CRISPR technology, highlighting its potential to enhance understanding of unknown gene functions and advance personalized gene therapy [2] - The symposium concluded with the "AI-Driven Science Prize," recognizing young scientists for their cutting-edge research, indicating a shift towards AI-driven paradigms across multiple disciplines [3] Group 3: Societal Implications of AI - John Hennessy reflected on the rapid adoption of AI, stressing the need for humans to retain key decision-making authority and ensure transparency in AI-generated content [2] - He warned about the potential depletion of global data for AI training in the coming years, noting that improvements in computational energy efficiency have not kept pace with growth [2]