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在第五届"AI课题文献综述分享茶歇会"上，国工智能科技有限公司AI研究院再次展现了其在人工智能前沿领域的深厚积累与创新实力。本次分享聚焦"受物理启发的符号回归方法"，这一融合物理学智慧与机器学习的技术，正引领着AI从"黑箱预测"向"机理解析"的范式转变。
任庆博士的分享从回归分析的历史脉络切入，揭示了科学认知从描述现象到解析机理的进化过程。1886年Galton的遗传学研究开启了回归分析的先河，而今天，符号回归技术正在某种意义上"回归"到Galton的原始动机——不仅预测数据，更试图揭示底层生成机制。
国工智能AI研究院特别关注AI Feynman这一突破性方法，它通过神经网络识别数据中的简洁性特征（如对称性或可分离性），将复杂问题递归拆解为简单子问题。正如PPT中引用的Science Advances论文所示，这种方法能够从海量数据中提炼出类似物理定律的简洁表达式。
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