贝式计算的 AI4S 观察：使用机器学习对世界进行感知与推演，最大魅力在于横向扩展的有效性

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原标题：贝式计算的 AI4S 观察：使用机器学习对世界进行感知与推演，最大魅力在于横向扩展的有效性
关键字：数据,科研,模型,领域,机器
文章来源：HyperAI超神经
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内容摘要：

作者：王臣汉
编辑：李宝珠
OpenBayes贝式计算创始人王臣汉以「AI 驱动的科研新范式：⼈⼯智能对统计⽅法的全⾯升级」为题，分享其面向 AI4S 发展的深刻洞察。本文为演讲精华实录。「传统研究方法高度依赖于科研人员自身的特征和问题定义能力，通常采用小数据，在泛化能力和拓展能力上存疑。而 AI 研究方法则需要引入大规模、高质量数据，并采用机器学习进行特征抽取，这使得产生的科研结果在真实世界的问题中非常有效」。
OpenBayes贝式计算创始人王臣汉在 COSCon’24 的 AI for Science 论坛中，以「AI 驱动的科研新范式：⼈⼯智能对统计⽅法的全⾯升级」为题，分享了其面向 AI4S 发展的观点。HyperAI超神经在不违原意的基础上，对其分享内容进行了整理汇总，以下是精彩实录。
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机器学习是统计学的有效应用OpenBayes贝式计算是国内领先的人工智能服务商，在赋能国内一流高校及研究机构的过程中，我们观察到，在科研领域，尤其是理工科研究中，AI 技术和方法的应用规模正在大幅上升。今天，我想和大家分享的是，AI、机器学习为何能够成为科研领域与

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