9月12日，2023年CCF-百度松果基金(以下簡稱“松果基金“)評審結果正式公布，26位來自海內外的高校及機構的青年學者獲得松果基金。松果基金將為學者提供經費、平臺、數據等支持，助力AI科研工作成果孵化與創新。

　　今年松果基金收到的近200份申報書，申請者主要來自北京大學、清華大學、中國科學院、香港理工大學等近百所高校和機構，50%以上申報者均為90后，其中有5位已是博導。

　　作為百度“500萬 AI 人才培養”計劃的重要組成部分，松果基金自成立以來備受學界關注。松果基金于2020年由百度與中國計算機學會(CCF)共同發起，是目前國內唯一基于國產深度學習平臺飛槳設立的科研基金。通過為期一年的課題項目，面向青年學者提供數百萬課題基金，以及價值上千萬的平臺、數據、技術等多維度的支持與服務。

　　本屆松果基金共設置七大課題方向，在鼓勵學者深耕深度學習相關的基礎理論與技術的同時，還特設了大語言模型、跨模態大模型技術及 AIGC 應用、AI科學計算方向，此三項課題申報率緊隨計算機視覺之后。

　　來自北京大學的劉洋，研究方向是跨媒體智能，即運用人工智能算法處理跨媒體信息分析與智能融合的相關問題，已在計算機視覺、機器學習等頂會上發文30余篇，7項國際多模態分析挑戰賽獲獎 。本次以《面向通用工具運用的大模型自動工具發現、理解與學習》課題獲得松果基金。她表示，“可以把大模型當做一個路由器，用于理解用戶的意圖并自動進行任務拆分，同時發現并調用它所需要的外部工作，進而完成更高級和多元化的任務”。 寫好提示詞才能讓大模型被更好地使用。延伸知識閱讀：計算機的CCF推薦期刊和SCI關系是什么?

　　同樣來自北京大學的陳幟，主研方向為人工智能+熱流物理建模，他認為，“科學需要的是精準，而大模型帶來的涌現能力，很有可能讓未來的科學預測變得精準，縮短科學探索與工業落地的距離”。

　　除大模型相關研究之外，來自海內外各高校與機構的青年學者，紛紛圍繞前沿課題，結合AI技術展開研究。復旦大學王爍將數學、力學、計算機與醫學進行跨學科融合，提出“基于飛槳平臺的大規模人群心臟數字孿生研究”;香港科技大學(廣州)劉浩研究“基于時空圖混合專家網絡的極端天氣建模方法”，已有多項成果落地與積淀。

　　接下來，松果基金獲得者將圍繞申報課題，開展為期一年的課題項目研究。在此期間，百度業務團隊將基于飛槳平臺提供經費、平臺、數據、技術支持等服務，鼓勵 AI 創新人才深入產學研融合課題研究，擴容升級人工智能技術生態圈。

　　最后在這里展示10名入圍2023年CCF-百度松果基金的人員名單：

　　第一、陳幟

　　北京大學

　　DeepFlameV2.0在飛槳平臺的移植與深度優化

　　第二、杜江溯

　　中山大學

　　面向大語言模型交織并行推理的算子調度技術研究

　　第三、費豪

　　新加坡國立大學

　　高效遷移的多模態通用語言模型構建

　　第四、桂韜

　　復旦大學

　　大語言模型高效近端策略優化(PPO)算法研究

　　第五、韓波

　　香港浸會大學

　　基于飛槳平臺的可信聯邦機器學習研究

　　第六、黃維然

　　上海交通大學

　　多模態大模型的小樣本學習和持續學習算法研究

　　第七、劉浩

　　香港科技大學(廣州)

　　基于時空圖混合專家網絡的極端天氣建模方法

　　第八、秦臻

　　電子科技大學

　　基于飛槳平臺的多源數據融合運動障礙類疾病輔助診療評價系統研究

　　第九、王兆坤

　　香港理工大學

　　物理感知神經網絡流固耦合計算加速方法研究

　　第十、許鵬博

　　上海張江數學研究院

　　多源異構數據與機理融合的天氣預報算法研究

　　入圍的各類科研人員還是應該抓住機會，利用好課題基金，積極的準備開展相應的課題研究，有的學者可發表多項sci、ei論文科研成果，有的也可以積極的參加自己領域舉辦的學術會議，多增長自己的見識!

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