PART 1、人工智能引领国际教育革新
11月初，全球瞩目的AI界“春晚”OpenAI的首届开发者大会“OpenAI DevDay” 在美国洛杉矶开幕，引发科技界轰动。（前创始人）Sam Altman在会议上发布了众多更新，45分钟的演讲公布了多项技术与产品的更新，揭示了人工智能技术的最新进展和未来趋势，含金量非常高。
（图片来源于OpenAI）
在这次的大会上，OpenAI 展示了多项前沿的人工智能技术，其中包括：
· GPT-4
一款超大规模的语言模型，预计参数规模将达到千亿级别，能够在多种任务中表现出色，如文本生成、对话系统、文本分类等。
· GPT-3.5
在 GPT-3 基础上，通过引入人类反馈和强化学习技术，实现了更优秀的通用性和适应性。
回到当前的国际教育领域，人工智能似乎已成为一个不可忽视的关键词。
中学生想要在未来具备核心竞争力成为全球顶尖的科技型人才，想要在国际升学途径中避免同质化竞争，那就要尽早开始深入人工智能领域深度学习，同时积极参加海内外科创竞赛与活动等，这些都有利于帮助同学们能够尽早形成跨学科、创新的研究思维，以及丰富同学动手设计、进行项目实验的科研经历，为未来在全球化背景下的激烈竞争打下坚实基础。
伯克利人工智能研究（BAIR）实验室
汇集了加州大学伯克利分校的研究人员，涉及计算机视觉、机器学习、自然语言处理、规划、控制和机器人等领域，研究方向包括多模式深度学习、与人类兼容的人工智能等。
除了技术研究，伯克利人工智能研究实验室还积极促进人工智能与其他STEM学科和人文学科之间的交叉合作。
（图源UC Berkeley人工智能研究所官网）
他们意识到人工智能的发展需要综合性的思考和多学科的合作。因此，他们鼓励研究人员与其他领域的学者进行合作，以推动人工智能与社会、人类行为以及伦理等领域的交叉研究。
PART 2、OpenAI科学家 顶尖美本演讲
最近，OpenAI的科学家Jason Wei在美国名校UC Berkeley（加州大学伯克利分校）参观了校内的Machine Learning Club ，并且在这所大学里做了一期有关人工智能研究的演讲，其中他谈到了在过去工作的几年中，他曾与许多优秀的科研人员一起合作，并且他非常认真地对这些科学家进行了细致的观察，且对他们是如何进行科学研究做了一个总结和趋势分析。
（图源Jason Wei关于AI研究的部分演讲内容）
他大致的总结内容，让我们一起来学习一下：
1. 当开始一个项目时，一般的研究人员倾向于迅速跳到建模建议、架构设计、新想法等。在提出一个(通常是简单的)方法之前，优秀的科研者通常会先花时间手动查看数据并使用模型来深入理解问题。
（图片来源于网络）
2. 一般的科研者可能会经常编写不可重用的黑客代码，并且需要许多单独的步骤。而优秀的研究人员他们通常也是伟大的软件工程师——他们的代码可以很容易地扩展到未来的实验中，他们编写大量的测试，他们创建基础设施来快速运行许多实验，并通过最少的点击来可视化结果。
（图片来源于OpenAI）
3. 虽然普通科研者可能主要是自己或与一两个其他人一起工作，但优秀的研究员会知道研究是一种社会活动：他们乐意与不同经验的人合作，在文章中分享结果，并令人信服地传达他们的愿景。
（图片来源于OpenAI）
4. 一般的科研者可能会经常陷入“Rabbit Hole”（一种复杂、奇异或未知的状态和情景）——如果他们的实验结果一般，他们就会花3个多星期的时间写出来，然后提交给会议…
而当非常优秀的研究人员知道一种方法不会取得突破时，他们会迅速转向其他的研究项目。
5. 如果一个普通的研究员发现了一些成功，他们可能会继续做他们觉得舒服的事情几年，即使它已经过时了。优秀的研究者则能够快速地转向，并不断适应新的进展和范式。
6. 一般的研究员经常执行特定于任务的解决方案，这些解决方案针对单个任务进行了大量优化。伟大的研究人员也可能研究特定的任务，但他们试图想出可以应用于许多其他任务的一般方法。
7. 一般研究员谈论和优化论文或会议接受的数量。但我从未见过一个优秀的研究者还在关心这些事情。
（以上内容整理自https://twitter.com/_jasonwei）
PART 3、中学生如何做好科研项目？
从OpenAI科学家在顶尖美本UC Berkeley所分享的人工智能演讲中，中学生们也可以从中汲取许多宝贵的经验，以便能够更好地进行科创项目与实验：
1. 深入理解问题
在开始研究一个课题项目时，我们首先需要花费一段时间来收集和分析基本数据。在深入了解研究主题之前，尽量避免急于产生新想法或快速进行建模和架构设计。如有可能，我们可以借助一些模型来更深入地理解所要进行的研究，从而为后续的创新和设计提供坚实的基础。
2. 注重编程能力和机械工程技能
中学生在课堂学习以外，努力提高自身的编程能力与机械工程技能，这对于未来升学有非常直接的帮助。首先，编程能力能够帮助同学们理解计算机科学的基本概念，学会使用不同的编程语言和工具来解决项目中遇到的实际问题，还能培养创新思维和加强解决问题的能力。
而机械工程技能在中学科研阶段也非常重要，通过学习基础的机械原理、力学、材料科学等知识来掌握基本的机械工程技能。科研项目中的动手实践，帮助同学们将理论知识应用于实际的场景，也有助于动手能力的增强。
3. 积极参与科创竞赛和科研活动
科研不仅是一种知识探索，更是一种社会互动。中学生与具有不同经验背景的老师、同学们合作沟通，分享项目的研究成果，提升自己的社交技能。或是加入科研类的学术小组，参与国内国际性的科研竞赛等，通过这些机会拓展视野，增强科研能力。
在开始研究一个课题项目时，我们首先需要花费一段时间来收集和分析基本数据。在深入了解研究主题之前，尽量避免急于产生新想法或快速进行建模和架构设计。如有可能，我们可以借助一些模型来更深入地理解所要进行的研究，从而为后续的创新和设计提供坚实的基础。
4. 学会灵活调整研究方向
（图源网络）
在课题研究过程中，有些同学可能会遇到过某种方法无法取得突破，导致项目研究陷入僵局。在这种情况下，我们需要果断且迅速地调整研究方向，避免在一个短期内难以取得成果的项目上耗费过多时间和精力。要学会灵活地调整研究策略，能够帮助我们更高效地开展科研工作，同时培养应对挑战和变化的能力。
PART 4、机构 ——ALL IN TECH
机构项目致力于在科技教育上“以技术为核心，以学生为中心，交叉学科为融合”。通过对每一个科研课题的深入研讨，帮助和引导学生深度参与体验完整有效的思维研究过程：观察思考—选题立项—动手实践—完善实验—总结感悟—成果展示。
今年，机构实验室进一步升级更新，能够为学员提供更真实的情境基础，和更具独特优势的探究式学习环境。
机构致力于中学生科技教育，以技术为核心、学生为中心，交叉学科为融合，帮助和引导学生深度参与体验完整有效的思维研究过程。今年，机构实验室进一步升级更新，为学员提供更真实的情境基础和更具独特优势的探究式学习环境。
在机构实验室中，我们的老师们将从传统的教授者角色转变为项目的支持者和研究引导者。这种角色的转变，将科研的主动权交给学生，激发他们对科研兴趣的内在动力，从而在动手实践、思考内化和探索创新中掌握知识、培养技能并获得全面发展。
我们相信，这样的学习方式非常有利于培养学生的创新思维和创造力，以及具备综合的科技竞赛素质。
机构将持续努力，倡导以科技为核心，为每一位学员提供最优质的学习资源，让他们在科研的道路上不断成长、和创新发展，最终成为具备顶尖科研竞赛素质的佼佼者。欢迎加入我们，共同探索科技教育的无限可能！
2024机构寒假交叉学科项目集训营
机构项目围绕学生的个性为设计和教学，以社会人文价值或者创造影响力为基础，通过工程+计算机方向的技术手段，帮助学生实现在数学、社会学、历史、艺术、商科、动植物、环境等诸多学科上的拓展，完成一个真正属于学生自己的作品，充分展现出学生的特点与亮点。
适合学生：7-12年级国内外中学生
师资配比：1:1.5
上课时间：1.12-1.22 ；1.22-2.1；1.28-2.7
（ 每天10:00-17:30）
项目产出：项目作品、项目概述、项目视频（符合赛事要求）
课程目标：参加全球发明大会（ICW），冲击赛事大奖
授课形式：线下教学（上海 / 北京）
