關(guān)于發(fā)布可解釋,、可通用的下一代人工智能方法重大研究計劃2025年度項目指南的通告
國家自然科學(xué)基金委員會現(xiàn)發(fā)布可解釋,、可通用的下一代人工智能方法重大研究計劃2025年度項目指南,，請申請人及依托單位：（略）
可解釋,、可通用的下一代人工智能方法
重大研究計劃2025年度項目指南
可解釋,、可通用的下一代人工智能方法重大研究計劃面向人工智能發(fā)展國家重大戰(zhàn)略需求,，以人工智能的基礎(chǔ)科學(xué)問題為核心，發(fā)展人工智能新方法體系,，促進我國人工智能基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng),，支撐我國在新一輪國際科技競爭中的主導(dǎo)地位。
一,、科學(xué)目標(biāo)
本重大研究計劃面向以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能方法魯棒性差,、可解釋性差、對數(shù)據(jù)的依賴性強等基礎(chǔ)科學(xué)問題,，挖掘機器學(xué)習(xí)的基本原理,，發(fā)展可解釋、可通用的下一代人工智能方法,，并推動人工智能方法在科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用,。
二、核心科學(xué)問題
本重大研究計劃針對可解釋,、可通用的下一代人工智能方法的基礎(chǔ)科學(xué)問題,，圍繞以下三個核心科學(xué)問題開展研究。
（一）深度學(xué)習(xí)的基本原理,。
深入挖掘深度學(xué)習(xí)模型對超參數(shù)的依賴關(guān)系,，理解深度學(xué)習(xí)背后的工作原理，建立深度學(xué)習(xí)方法的逼近理論,、泛化誤差分析理論和優(yōu)化算法的收斂性理論,。
（二）可解釋、可通用的下一代人工智能方法,。
通過規(guī)則與學(xué)習(xí)結(jié)合的方式：（略）
（三）面向科學(xué)領(lǐng)域的下一代人工智能方法的應(yīng)用,。
發(fā)展新物理模型和算法，建設(shè)開源科學(xué)數(shù)據(jù)庫,、知識庫,、物理模型庫和算法庫，推動人工智能新方法在解決科學(xué)領(lǐng)域復(fù)雜問題上的示范性應(yīng)用,。
三,、2025年度資助研究方向
（一）培育項目。
圍繞核心科學(xué)問題,，以總體科學(xué)目標(biāo)為牽引,，擬以培育項目的方式：（略）
1.（略）絡(luò)的新架構(gòu)和新的預(yù)訓(xùn)練或自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。
針對圖像,、視頻,、圖、流場等數(shù)據(jù),，（略）絡(luò)新架構(gòu),、預(yù)訓(xùn)練或自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,，并在真實數(shù)據(jù)集上進行驗證。
2.深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論,。
（略）絡(luò)的函數(shù)空間理論及誤差分析,。（略）絡(luò)非線性訓(xùn)練過程中的重要現(xiàn)象，包括頓悟（grokking）,、穩(wěn)定性邊緣（edgeofstability）,、損失尖峰（lossspike）和凝聚現(xiàn)象（condensation），分析損失景觀的嵌入結(jié)構(gòu),、訓(xùn)練超參數(shù),、凝聚、正則化技術(shù)等對Transformer,、Mamba等架構(gòu)的樣本效率,、分布外檢測、泛化能力,、推理性能的影響,。
3.大模型的基礎(chǔ)問題。
研究多任務(wù),、多數(shù)據(jù),、大模型的基礎(chǔ)問題，包括但不限于大模型的表示理論,、泛化理論,、樣本效率、大模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性,、標(biāo)度率（scalinglaw）、涌現(xiàn)等現(xiàn)象,；研究大模型的記憶災(zāi)難（curseofmemory）問題,；研究大模型的思維鏈（ChainofThoughts）、多步推理,、上下文學(xué)習(xí)（In-Contextlearning）,、推理外推能力（如lengthgeneralization）等的機制。
4.（略）的機器學(xué)習(xí),。
針對大模型數(shù)據(jù)側(cè)的獲?。?span id="oseimcgwi" class="open_quick_reg">（略）
5.科學(xué)領(lǐng)域的人工智能方法與理論。
針對典型的科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用場景,，如核聚變,、藥物研發(fā)、材料設(shè)計,、電子多體等問題,，發(fā)展人工智能與物理,、化學(xué)、生物等基礎(chǔ)理論和模型融合的方法,，建立可通用的跨尺度人工智能輔助計算理論和方法,，解決典型復(fù)雜正反問題。
（二）重點支持項目,。
圍繞核心科學(xué)問題,，以總體科學(xué)目標(biāo)為牽引，擬以重點支持項目的方式：（略）
1．融合邏輯和深度學(xué)習(xí)的推理方法,。
通過融合邏輯方法和深度學(xué)習(xí)方法,，（略）的可靠性與處理復(fù)雜推理問題的能力。通過構(gòu)建形式化數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)庫,，優(yōu)化機器翻譯技術(shù)與證明算法,，實現(xiàn)高度自動化的定理證明，建立高度嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评砟Ｐ汀?
2.融合物理與人工智能的幾何生成,。
融合物理仿真與深度學(xué)習(xí)方法,，實現(xiàn)面向多物理場微幾何結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)生成模型；通過建立形式化與BREP表示的計算機輔助幾何（CAD）模型數(shù)據(jù)庫,，實現(xiàn)功能描述準(zhǔn)確,、高精度CAD模型自動生成，構(gòu)建高質(zhì)量的幾何資產(chǎn),；增強從CAD模型生成四面體,、四邊形、（略）格的魯棒性,，實現(xiàn)物理仿真穩(wěn)定性與精度的提升,。
3.新一代腦啟發(fā)的人工智能。
針對生物神經(jīng)元的節(jié)能特性與多樣化結(jié)構(gòu),，在生物神經(jīng)元與人工神經(jīng)元之間建立簡潔高效的映射,，使人工神經(jīng)元具有生物神經(jīng)元的能量優(yōu)化與樹突非線性計算功能，并提出統(tǒng)一的能量優(yōu)化算法框架,。（略）絡(luò)的連接結(jié)構(gòu)（略）特性,，設(shè)計生物神（略）絡(luò)模型，實現(xiàn)記憶,、決策等高級認(rèn)知功能,。實現(xiàn)不少于3種生物與人工神經(jīng)元的映射及不少于3種樹突計算功能，與現(xiàn)有映射相比,，實現(xiàn)精度,、性能與可解釋性的提升。
4．類人認(rèn)知學(xué)習(xí)框架。
探索類人認(rèn)知學(xué)習(xí)框架,，通過智能體主動感知和交互,、模型自主學(xué)習(xí)和迭代更新，（略）的智能化水平,，解決具身智能體在復(fù)雜物理環(huán)境下的交互決策難題,，為因果模型構(gòu)建、物理常識生成等具身智能任務(wù)提供支撐,。
5．物理過程驅(qū)動的多智能體仿真場景可信生成,。
構(gòu)建基于物理原理驅(qū)動的場景模型，實現(xiàn)高度逼真的環(huán)境動態(tài)模擬,；整合多模態(tài)信息,，增強智能體與環(huán)境的交互，確保仿真實體與現(xiàn)實世界的特性和行為相匹配,；建立完善的仿真數(shù)據(jù)可信度評估體系,，確保仿真場景的可靠性，（略）研究和決策提供堅實的虛擬基礎(chǔ),。
6.可解釋的人工智能方法及其在化學(xué)反應(yīng)復(fù)雜體系中的應(yīng)用,。
發(fā)展基于深度學(xué)習(xí)與物理模型融合的可解釋人工智能方法，（略）絡(luò),，揭示復(fù)雜化學(xué)反應(yīng)體系的微觀機理與表界面作用規(guī)律,，推動可解釋的人工智能方法在能源催化、合成化學(xué)和合成生物學(xué)等重要領(lǐng)域的落地應(yīng)用,。
7.人工智能驅(qū)動的虛擬細(xì)胞研究,。
基于多組學(xué)數(shù)據(jù)和人工智能方法，發(fā)展虛擬細(xì)胞技術(shù),，模擬細(xì)胞動態(tài)生命過程,，解析細(xì)胞互作原理，預(yù)測生物體對擾動的復(fù)雜響應(yīng),。具體包括：1）虛擬單細(xì)胞：針對酵母,、細(xì)胞系等典型情景，（略）網(wǎng)絡(luò)模型,，動態(tài)預(yù)測細(xì)胞行為,，實現(xiàn)合成生物學(xué)或藥物篩選應(yīng)用,；2）虛擬生物體：對線蟲,、胚胎等典型場景，通過影像學(xué)和組學(xué)數(shù)據(jù),，構(gòu)建多細(xì)胞相互作用關(guān)系和時空動態(tài)變化模型,，揭示生物體的生物學(xué)機制。
8.罕見病診斷決策大模型。
建立大規(guī)模罕見病臨床和遺傳信息數(shù)據(jù)庫,，覆蓋基因和臨床表現(xiàn)等多維度信息,，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建可解釋的罕見病診斷決策大模型,，為罕見病診斷和治療提供關(guān)鍵依據(jù),。
9.基于多模態(tài)大模型的耐受極端環(huán)境生物元件設(shè)計。
基于極端環(huán)境微生物數(shù)據(jù),，構(gòu)建融合序列,、結(jié)構(gòu)與功能的蛋白質(zhì)和核酸序列多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型；分析重要生物元件與環(huán)境適應(yīng)性,、代謝功能等的聯(lián)系,，構(gòu)建元件對極端環(huán)境適應(yīng)度的預(yù)測模型；設(shè)計開發(fā)耐受高溫,、高壓,、極端pH的蛋白質(zhì)和核酸等功能元件并接受濕實驗驗證，推動其在工業(yè),、醫(yī)藥等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用落地,。
（三）集成項目。
本年度擬遴選具有重大應(yīng)用價值和良好研究基礎(chǔ)的研究方向進行集成資助,，研究方向如下：
1．記憶與推理分離,、分層的通用大模型。
設(shè)計記憶與推理分離,、分層的通用大模型新架構(gòu),，構(gòu)建推理數(shù)據(jù)集，研究大模型的基礎(chǔ)理論及訓(xùn)練方法,。具體包括：1）探索記憶與推理分離的模型架構(gòu),，實現(xiàn)可擴展、可學(xué)習(xí),、高壓縮,、分布式、分層的記憶存儲,，設(shè)計存算高效的新型訓(xùn)練方法,，通過從頭預(yù)訓(xùn)練大模型（不少于7B參數(shù)，1TTokens）驗證新架構(gòu)與新訓(xùn)練方法的有效性,；2）實現(xiàn)文本推理數(shù)據(jù)的自動提取,，自動構(gòu)建自然語言推理數(shù)據(jù)和形式化數(shù)學(xué)定理數(shù)據(jù)庫；3）闡明Next-TokenPrediction訓(xùn)練范式有效性的內(nèi)在機制,，研究超參數(shù)和模型復(fù)雜度等對大模型推理能力的影響,。
2.結(jié)構(gòu)材料構(gòu)效關(guān)系的構(gòu)筑方法與應(yīng)用。
研究結(jié)構(gòu)材料成分、組織結(jié)構(gòu),、工藝等知識編碼表示方法,，（略）回歸和深度學(xué)習(xí)等材料知識構(gòu)筑算法，構(gòu)建物理意義明確的典型結(jié)構(gòu)材料構(gòu)效關(guān)系數(shù)學(xué)表達式或經(jīng)驗?zāi)Ｐ?；研究可解釋材料特征工程,、知識誘導(dǎo)高精度建模、材料因果推理等方法,，挖掘多組元成分,、復(fù)雜工藝、組織結(jié)構(gòu)等對材料性能影響的內(nèi)稟關(guān)系,，建立材料數(shù)據(jù)庫,、知識庫和工藝庫；面向新型結(jié)構(gòu)材料研發(fā)和生產(chǎn)制造全過程,，發(fā)展數(shù)據(jù)和知識雙驅(qū)動的方法,，研發(fā)出2-3種高性能典型金屬結(jié)構(gòu)材料，并通過工程中試驗證,。
3.融合環(huán)境-系統(tǒng)-（略）,。
針對算力硬件和物理世界設(shè)備的泛化與智能化趨勢，打破物理環(huán)境與智能模型邊界,，設(shè)計環(huán)境-系統(tǒng)-模型協(xié)同演進的方案,。具體包括：1）（略）、人工智能模型,、物理環(huán)境三方面共同迭代演化方法,，保障環(huán)境-系統(tǒng)-模型協(xié)同演進，相比分離演進整體性能提升50%以上,；2）研究（略）元架構(gòu),，支撐不少于5種硬件和設(shè)備的高效抽象與適配，相比分離抽象利用效率提升30%以上,；3）研究面向復(fù)雜物理環(huán)境的高可靠分布式數(shù)據(jù)傳輸與存儲底座,，實現(xiàn)物理空間智能元素的韌性互聯(lián)與實時協(xié)同。
四,、項目遴選的基本原則
（一）緊密圍繞核心科學(xué)問題,，鼓勵基礎(chǔ)性和交叉性強的前沿探索，優(yōu)先支持原創(chuàng)性研究,。
（二）優(yōu)先支持面向發(fā)展下一代人工智能新方法或能推動人工智能新方法在科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的研究項目,。
（三）重點支持項目和集成項目應(yīng)具有良好的研究基礎(chǔ)和前期積累，對總體科學(xué)目標(biāo)有直接貢獻并發(fā)揮支撐作用,。
五,、2025年度資助計劃
擬資助培育項目約15項，直接費用資助強度約為40萬元/項,，資助期限為3年,，培育項目申請書中研究期限應(yīng)填寫“2026年1月1日－2028年12月31日”；擬資助重點支持項目約6項,，直接費用資助強度約為300萬元/項,，資助期限為4年，重點支持項目申請書中研究期限應(yīng)填寫“2026年1月1日－2029年12月31日”,；擬資助集成項目約3項,，直接費用資助強度為800－1200萬元/項，資助期限為4年,，集成項目申請書中研究期限應(yīng)填寫“2026年1月1日－2029年12月31日”,。
六、申請要求及注意事項
（一）申請條件,。
本重大研究計劃項目申請人應(yīng)當(dāng)具備以下條件：
1.具有承擔(dān)基礎(chǔ)研究課題的經(jīng)歷,；
2.具有高級專業(yè)技術(shù)職務(wù)（職稱）。
在站博士后研究人員,、正在攻讀研究生學(xué)位以及無工作單位：（略）
（二）限項申請規(guī)定,。
執(zhí)行《2025年度國家自然科學(xué)基金項目指南》“申請規(guī)定”中限項申請規(guī)定的相關(guān)要求。
（三）申請注意事項,。
申請人和依托單位：（略）
1.本重大研究計劃項目實行無紙化申請,。申請書提交日期為2025年3月1日－2025年3月20日16時。
（1）（略）中重大研究計劃項目的填報說明與撰寫提綱要求在線填寫和提交電子申請書及附件材料,。
（2）本重大研究計劃旨在緊密圍繞核心科學(xué)問題,，對多學(xué)科相關(guān)研究進行戰(zhàn)略性的方向引導(dǎo)和優(yōu)勢整合，成為一個項目集群,。申請人應(yīng)根據(jù)本重大研究計劃擬解決的核心科學(xué)問題和項目指南公布的擬資助研究方向,，自行擬定項目名稱：（略）
（3）申請書中的資助類別選擇“重大研究計劃”，亞類說明選擇“培育項目”,、“重點支持項目”或“集成項目”,，附注說明選擇“可解釋、可通用的下一代人工智能方法”,，受理代碼選擇T01,，根據(jù)申請的具體研究內(nèi)容選擇不超過5個申請代碼。
培育項目和重點支持項目的合作研究單位：（略）
（4）申請人在申請書起始部分應(yīng)明確說明申請符合本項目指南中的資助研究方向,，以及對解決本重大研究計劃核心科學(xué)問題,、實現(xiàn)本重大研究計劃科學(xué)目標(biāo)的貢獻。
如果申請人已經(jīng)承擔(dān)與本重大研究計劃相關(guān)的其他科技計劃項目,，應(yīng)當(dāng)在申請書正文的“研究基礎(chǔ)與工作條件”部分論述申請項目與其他相關(guān)項（略）別與聯(lián)系,。
2.依托單位：（略）
3.其他注意事項,。
（1）為實現(xiàn)重大研究計劃總體科學(xué)目標(biāo)和多學(xué)科集成，獲得資助的項目負(fù)責(zé)人應(yīng)當(dāng)承諾遵守相關(guān)數(shù)據(jù)和資料管理與共享的規(guī)定,，項目執(zhí)行過程中應(yīng)關(guān)注與本重大研究計劃其他項目之間的相互支撐關(guān)系,。
（2）為加強項目的學(xué)術(shù)交流，促進項目群的形成和多學(xué)科交叉與集成,，本重大研究計劃將每年舉辦1次資助項目的年度學(xué)術(shù)交流會,，并將不定期地組織相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研討會。獲資助項目負(fù)責(zé)人有義務(wù)參加本重大研究計劃指導(dǎo)專家組和管理工作組所組織的上述學(xué)術(shù)交流活動,。
（四）咨詢方式：（略）
交叉科學(xué)部交叉科學(xué)一處
聯(lián)系電話：（略）
(來源：（略）站)
全國高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟
全國高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟（簡稱:高校聯(lián)盟）是由清華大學(xué),、浙江大學(xué)、中南大學(xué),、東北大學(xué),、上海工程技術(shù)大學(xué)、重慶郵電大學(xué),、東北林業(yè)大學(xué),、佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院、曲阜師范大學(xué),、黑龍江大學(xué),、海豚大數(shù)據(jù)科技等全國54家高校、企業(yè)共同發(fā)起,，于2018年5月26日在北京中國科技會堂正式成立,。迄今為止，聯(lián)盟發(fā)展會員300多家,覆蓋全國20多（略）,。聯(lián)盟由一批積極投身于“人工智能,、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈”教育事業(yè)的高校,、科研機構(gòu),、企事業(yè)單位：（略）
華算人工智能研究院
華算人工智能研究院全稱是“（略）”，是經(jīng)山西轉(zhuǎn)型綜合改革（略）管理委員會批準(zhǔn),，于2023年10月在太原成立的第一批專業(yè)研究人工智能,、賦能數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展的獨立法人組織。華算人工智能研究院依托全國高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟專家委員會及理事會資源,，按照山西省委省政府,、山西轉(zhuǎn)型綜合改革（略）管理委員會發(fā)展人工智能、數(shù)字經(jīng)濟的系列文件精神和工作計劃,，將研究院打造成為山西省發(fā)展人工智能,、（略），同時面向全國開展人工智能業(yè)務(wù),。華算人工智能研究院名譽院長由中國工程院院士李伯虎擔(dān)任,。研究院內(nèi)設(shè)AI（略）,、（略）、（略）,、專家智庫等6個職能部門,。歡迎加入華算人工智能研究院專家智庫，共同賦能高校AI人才培養(yǎng)及產(chǎn)教融合事業(yè)發(fā)展,。
（略）塊鏈專委會
全國高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新（略）塊鏈專委會（簡稱:（略）塊鏈專委會），是由北京大學(xué),、浙江大學(xué),、武漢大學(xué)、西南財經(jīng)大學(xué),、北京交通大學(xué),、鄭州大學(xué)、貴州大學(xué),、桂林電子科技大學(xué),、山西農(nóng)業(yè)大學(xué)、佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院,、陜西師范大學(xué),、（略）安、海豚大數(shù)據(jù)科技等全國40多家高校,、企業(yè)和機構(gòu)共同發(fā)起,，于2019年12月7日（略）正式成立。目前發(fā)展高校及企業(yè)會員70多家,。中國工程院院士,、浙江大學(xué)教授陳純擔(dān)任（略）塊鏈專委會名譽顧問；福州大學(xué)教授蔡維德,、中國計算機（略）塊鏈專委會主任斯雪明教授,、中國人民銀行數(shù)字貨幣研究所副所長狄剛擔(dān)任（略）塊鏈專委會名譽主任；（略）主任陳鐘教授擔(dān)任（略）塊鏈專委會主任,。（略）塊鏈專委會主要工作是促進（略）塊鏈教育,，為（略）塊鏈專業(yè)建設(shè)及學(xué)科發(fā)展提供專家咨詢服務(wù)。
高校元宇宙專委會
全國高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟元宇宙專業(yè)委員會（簡稱:高校元宇宙專委會）,，是由清華大學(xué),、湖南大學(xué)、浙江大學(xué),、四川大學(xué),、汕頭大學(xué)、河北金融學(xué)院,、（略）元宇宙協(xié)會,、英偉達中國,、（略）研究院、海豚大數(shù)據(jù)科技(天津)（略）等全國20多所高校,、企業(yè)和機構(gòu)共同發(fā)起,，于2022年11月5日在北京正式成立。中國工程院院士,、計算機軟件與虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域?qū)＜亿w沁平擔(dān)任高校元宇宙專委會名譽顧問,；中國工程院院士、北京航空航天大學(xué)電氣與自動化學(xué)院名譽院長,、（略）科技委高級顧問李伯虎擔(dān)任高校元宇宙專委會名譽主任,；（略）可信軟件和大數(shù)據(jù)部常務(wù)副主任邢春曉擔(dān)任高校元宇宙專委會主任委員。目前已發(fā)展高校及企業(yè)會員30多家,。高校元宇宙專委會主要工作是促進高校元宇宙教育,、加強校企合作、推動元宇宙專業(yè)建設(shè)及學(xué)科發(fā)展,，為元宇宙教育教學(xué)提供專家咨詢服務(wù),。
高校數(shù)字經(jīng)濟專委會
全國高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟數(shù)字經(jīng)濟專業(yè)委員會（簡稱:高校數(shù)字經(jīng)濟專委會），是由華算人工智能研究院,、清華大學(xué),、北京大學(xué)、中國人民大學(xué),、（略）,、四川大學(xué)、北京外國語大學(xué),、北京科技大學(xué),、北京工業(yè)大學(xué)、北京語言大學(xué),、北京化工大學(xué),、北京聯(lián)合大學(xué)、北京物資學(xué)院,、北京印刷學(xué)院,、西藏民族大學(xué)、河北金融學(xué)院,、重慶財經(jīng)學(xué)院,、蘇（略）學(xué)院、北京中關(guān)村軟件園,、百度,、海豚大數(shù)據(jù)科技等全國60多家高校、企業(yè)和機構(gòu)共同發(fā)起,，于2024年1月12日在北京正式成立,。清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院教授姜旭平,、北京大學(xué)信息管理系教授賴茂生、（略）主任姜奇平,、中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院教授呂本富擔(dān)任高校數(shù)字經(jīng)濟專委會主任委員,。高校數(shù)字經(jīng)濟專委會主要工作是促進高校數(shù)字經(jīng)濟專業(yè)建設(shè)及學(xué)科發(fā)展，推動產(chǎn)學(xué)研合作,，為高校數(shù)字經(jīng)濟專業(yè)教育教學(xué)提供專家咨詢服務(wù),。
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