百旺青年论坛第九期

报告题目：凝聚现象与大模型推理 为了达到更好的性能，深度神经网络的参数量通常被设为非常大。为什么如此多参数的模型仍能良好泛化？

本报告将从凝聚现象出发，介绍在泛化良好的网络中常观察到的同层神经元趋同现象，探讨初始化和权重衰减对这一现象的影响，并用其解释大模型的推理机制。报告题目：引力波探测的测量极限：经典和量子噪声 引力波的直接探测验证了广义相对论，并开启了多信使天文学时代。

地面探测器如LIGO、VIRGO和KAGRA通过公里级激光干涉仪实现极高精度位移测量，但其灵敏度受到多种噪声限制。本报告将介绍引力波探测中的经典噪声（如地面振动与热涨落）和量子噪声（源于测不准原理），分析其物理来源及对探测的影响，并讨论当前用于抑制这些噪声的前沿技术，揭示宏观精密测量与量子力学之间的联系。

许志钦，上海交通大学自然科学研究院/数学科学学院教授。2012年本科毕业于上海交通大学致远学院，2016年获应用数学博士学位。

2016年至2019年在纽约大学阿布扎比分校和柯朗研究所从事博士后研究。主要研究方向包括深度学习的频率原则、凝聚现象、大模型记忆与推理等，著有《深度学习现象导论：从感知机到大模型》。

缪海兴，清华大学物理系副教授，LIGO科学组织成员，现任清华大学LIGO引力波探测组负责人。主要研究方向为引力波探测与量子精密测量，重点关注激光干涉仪中的经典与量子噪声机制及其抑制方法。

曾获国际引力波协会论文奖，并于2016年作为LIGO合作组织成员共同获得物理学突破奖。先后入选欧盟玛丽居里学者、英国卢瑟福学者、中组部青年人才项目。

2021年担任LIGO科学组织量子噪声工作组组长，主持国家重点研发计划“引力波探测”专项及国家自然科学基金重点项目。