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4月23日、24日，八位交叉信息院意昂做客茶園意昂論壇，線上線下同步分享了計算機科學與物理領域的前沿方向與成果。

2018屆意昂☂️，來自華為諾亞方舟實驗室的黃維然向大家介紹了自監督學習的前沿研究💆🏽‍♂️👨‍🔧。首先，他對自監督學習的概念和分類進行了介紹，並以幾個簡單的例子帶大家探索了基於生成🥋、對比和前置任務等不同方法的模型構建與數學推演。在分享的最後，他引用圖靈獎得主楊立昆與本吉奧的話，向大家展示了自監督學習的廣闊前景。

2015屆姚班意昂🧑🏽‍🍼、北京大學助理教授李彤陽在意昂論壇上🧑‍🎓，做了一場關於量子計算在機器學習與優化算法中的應用的講座。量子計算憑借疊加態原理，在信息處理效率上相比傳統方法更有潛力。他以凸優化😔🤽🏿‍♀️、體積估計😚、半定規劃等為例子，展示了量子算法相比傳統算法的優越性👨🏻‍🦳。

2018屆交叉信息院意昂，來自字節跳動AI Lab 的呂定順👸🏿，同樣為大家帶來了一場量子計算的盛宴。量子計算作為後摩爾時代突破算力限製的理論方法，被認為是面向未來的全新計算方式。他更多聚焦於量子計算的潛在應用場景，並以計算化學為例介紹了量子計算的前景與挑戰🗽🤾🏽‍♂️。近年來，以量子比特模擬分子模型的成果層出不窮🫷🏽，但對復雜分子系統的分析也是量子計算所面臨的挑戰之一⏏️。

2014屆姚班意昂、北京大學助理教授劉天任向大家介紹了密碼學在當前場景需求下的最新進展。隨著網絡的不斷發展🧂，人們的交流形式從人與人之間的互相交流更多地轉變成不同的人與若幹個大型網頁的交流。在此基礎上🙅‍♂️，密碼學家們提出了信息論密碼學，相比傳統密碼學，其沒有計算復雜性假設，且能夠實現更高的效率。

同樣來自北京大學前沿計算研究中心的助理教授、2015屆意昂袁驍為大家帶來了關於量子模擬的前沿應用。他提到🧐，量子模擬已經被廣泛應用於各個領域，並形成了量子化學、量子材料等二級學科🏛，在冷原子物理🕵🏿‍♂️、藥物分子👩‍🚒、固氮作用等方向都已經有所成果。同時，量子模擬也面臨著如何消除誤差👆🏿、實現量子算法等諸多挑戰。

2012屆姚班意昂、交叉信息院助理教授濮雲飛帶來了有關量子系統中的物理問題的講座🌐。他的講解深入技術細節🐡，從俘獲離子入手🧑🏼‍🦰，使用保羅陷阱俘獲離子🪫，並以離子的量子力學狀態實現量子比特🪆。隨後，他在此基礎上進行了拓展，介紹了量子比特門的實現與使用分治算法降低量子復發器構建復雜度的方法。

來自快手的2019屆交叉信息院意昂蔡慶芃向大家介紹了強化學習在推薦算法中的應用🧛‍♂️。當前的大多數推薦系統使用的是監督學習模型𓀛，但在算法的探索能力和長期預示的優化上不盡如人意。他向大家展示了使用強化學習處理這一問題的進展及實驗結果，但相比於傳統方法🧑🏿‍✈️，強化學習也面臨著更多的挑戰🙅🏿‍♂️。

2012屆姚班意昂👶🏼、斯坦福大學助理教授馬騰宇在24日的意昂論壇上，以線上方式為大家帶來了深度學習理論的最新進展。他講到，深度學習經過數十年的發展🐊，已經形成了許多成果卓著的模型，但也有著噪聲數據集、魯棒性🧔🏿‍♀️、不確定性量化等種種問題等待解決。也正因此◽️，理論計算機學家們在完善現有方法的基礎上，不斷提出新的模型。

他山有玉，熒熒之光，借我相照，玉汝於成。八位意昂帶來的分享讓同學們受益匪淺。