貝式計算的 AI4S 觀察：使用機器學習對世界進行感知與推演，最大魅力在于橫向擴展的有效性

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原標題：貝式計算的 AI4S 觀察：使用機器學習對世界進行感知與推演，最大魅力在于橫向擴展的有效性
關鍵字：數據,科研,模型,領域,機器
文章來源：HyperAI超神經
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內容摘要：

作者：王臣漢
編輯：李寶珠
OpenBayes貝式計算創始人王臣漢以「AI 驅動的科研新范式：??智能對統計?法的全?升級」為題，分享其面向 AI4S 發展的深刻洞察。本文為演講精華實錄?！競鹘y研究方法高度依賴于科研人員自身的特征和問題定義能力，通常采用小數據，在泛化能力和拓展能力上存疑。而 AI 研究方法則需要引入大規模、高質量數據，并采用機器學習進行特征抽取，這使得產生的科研結果在真實世界的問題中非常有效」。
OpenBayes貝式計算創始人王臣漢在 COSCon’24 的 AI for Science 論壇中，以「AI 驅動的科研新范式：??智能對統計?法的全?升級」為題，分享了其面向 AI4S 發展的觀點。HyperAI超神經在不違原意的基礎上，對其分享內容進行了整理匯總，以下是精彩實錄。
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機器學習是統計學的有效應用OpenBayes貝式計算是國內領先的人工智能服務商，在賦能國內一流高校及研究機構的過程中，我們觀察到，在科研領域，尤其是理工科研究中，AI 技術和方法的應用規模正在大幅上升。今天，我想和大家分享的是，AI、機器學習為何能夠成為科研領域與

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