![]()
导语
AI 能否参与量子计算的定理证明与方案设计?本期为AI for Math读书会第二季第4期,深圳国际量子研究院研究员邓修豪将结合AI辅助量子信息与量子计算研究的实践,探讨新概念形成、形式化验证与可信研究闭环,介绍量子基础模型与动力学学习,讨论如何选择最有信息量的研究路径和实验、连接模拟预测与真机反馈,并展望可靠AI自主实验室的构建。
为系统梳理 AI 在科学与数学领域的最新进展,集智俱乐部联合同济大学数学科学学院长聘副教授陈小杨、北京工业大学数学统计学与力学学院副研究员诸葛昌靖共同发起。组织对该主题感兴趣的研究者与探索者共同研读前沿文献、交流研究思路。
读书会将于2026年9月22日起,每周二19:30-21:30线上开展,持续8-10周,包含主讲分享与讨论交流,并提供会后视频回放,诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。
报告简介
AI 可以怎样参与量子信息与量子计算研究中的概念提出、定理证明与方案设计?当研究进一步涉及噪声、有限测量和真实装置时,又需要什么证据支持结论?本报告从本人使用 AI 开展理论研究的经验出发,介绍如何结合文献检索、符号计算、数值探索、反例搜索与形式化验证组织研究,重点讨论 harness engineering 与 loop engineering 在保持问题设定、审查隐含假设和修正推理中的作用,并探索如何从具体解法中提炼具有解释力和推广价值的新概念。
随后,报告将讨论量子研究中的“Lean”及其适用范围,考察如何将定理依赖关系拓展为包含模型、代码、数据、校准和实验条件的知识网络。在此基础上,进一步讨论如何从优化既定性能指标,走向选择能够区分假说、减少不确定性的实验;介绍量子基础模型与 world model 的相关探索,分析物理模拟器、生成式动力学仿真与真机反馈如何协同,最后探讨可靠 AI 自主实验室所需的系统架构、验证机制与人类判断。
分享大纲
AI 如何参与量子理论研究:从问题求解到概念提出
Harness 与 loop engineering:构造可信的理论研究闭环
量子研究里的“Lean”在哪里:从定理网络到实验知识网络
从优化性能到获取信息:AI 如何选择下一次实验
量子基础模型与 world model:连接模拟、生成式动力学与真机
如何搭建可靠的 AI auto Lab
核心概念
AI 辅助理论研究,可信研究闭环,形式化与知识网络,信息驱动的实验设计,模型与动力学仿真,自主量子实验室
主讲人介绍
主讲人:邓修豪,深圳国际量子研究院研究员,合肥实验室兼职研究员。本硕毕业于中国科学技术大学,博士加利福尼亚大学Merced校区,弗吉尼亚理工大学博士后,研究领域涵盖量子动力学、量子计算和量子信息,主要有量子动力学、量子控制与纠错、量子模拟、固态量子比特、量子人工智能等等,相关工作论文发表在Phys.Rev.Lett.、Nat.Phys.、Nat.Elect.、Nat.Comp.Sci.、Sci.Adv.、npj QI、 Quantum Sci.&Tech.等高水平期刊。多个学术委员会专委执委,包括中国计算机协会量子计算专委、仪器仪表协会动态测试专委、广东院士联合会专委、深圳人工智能伦理审查委员会等等。
参考文献
Kasaura et al. Lean-Quantum: Toward AI-Assisted Formalization of Quantum Information (2026,预印本);Zhu et al. Lean-QIT: Towards a Formal Infrastructure for Quantum Information Theory (2026,预印本)。量子信息形式化与定理依赖。
Rajasekaran. Harness design for long-running application development (2026,工程文章)。任务组织、状态交接与生成—评估流程。
Rende et al. Foundation neural-networks quantum states as a unified Ansatz for multiple hamiltonians . Nature Communications16, 7213(2025)。面向一族哈密顿量的共享量子态表示。
Dugan et al. Q-Flow: Generative Modeling for Differential Equations of Open Quantum Dynamics with Normalizing Flows . ICML (2023)。生成模型与开放量子动力学。
Isogawa et al. Agentic AI for Scientific Reasoning in Autonomous Quantum Sensing Experiments (2026,预印本)。量子传感真机上的自主实验流程。
Cai, Deng & Chen. Do Quantum AIs Dream in Paths? Path-Integral Slow Thinking through Grover Interference . arXiv:2609.05842 (2026)。
时间信息
⏰ 时间:2026年10月27日(周二)20:00-21:30
线上:腾讯会议
直播:微信视频号 + 集智俱乐部B站号同步放送
感兴趣的朋友请扫码报名加入读书会,报名后可进入学员群参与交流讨论。
直播信息
报名读书会:AI for Math
为厘清 AI 在科学与数学领域的机遇与局限,集智俱乐部联合同济大学数学科学学院长聘副教授陈小杨、北京工业大学数学统计学与力学学院副研究员诸葛昌靖共同发起。组织对该主题感兴趣的研究者与探索者共同研读前沿文献、交流研究思路。
读书会自2026年9月22日起,每周二19:30-21:30线上开展,持续8-10周,包含主讲分享与讨论交流,并提供会后视频回放,诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。
扫描海报中二维码报名参加读书会
![]()
报名方式
第一步:微信扫码填写报名信息。
第二步:填写信息后,付费报名。如需用支付宝支付,请在PC端进入读书会页面报名支付:
https://pattern.swarma.org/mobile/study_group/91?from=wechat
第三步:添加运营助理微信,拉入对应主题的读书会社区(微信群)。
PS:
为维护学术交流的专业性与聚焦度,本读书会对讨论内容作如下约定:
我们鼓励围绕数学、人工智能、复杂科学及相关具体问题的深入探讨。为保证讨论质量,请避免发表脱离本期读书会主题、缺乏实证基础或过于空泛的哲学思辨类内容。
若讨论内容明显偏离主题,经主持人提醒后仍未调整,为维护整体学习环境,我们将不得不将该成员请出讨论群,并根据其实际参与进度,对未参与部分按比例办理退费。
感谢您的理解与配合,让我们共同营造一个专注、深入、有收获的共学空间。
加入社区可享核心资源
成为会员即可解锁完整学习生态,包括:线上实时问答、全部课程录播回看、独家资料共享、高质量社群交流、第一手信息同步,以及通过参与共创任务获取积分等权益。
![]()
特色退费与激励机制
我们提供以下两种途径,让您的投入获得实际回馈:
任务达标退费路径
认领并合格完成任意两期字幕任务,即可退还全额报名费,并额外获得集智专属周边奖励。
运营成长激励路径
合格完成一个字幕任务后,可申请成为运营助理。在读书会项目顺利结项后,将退还学费。表现优异者,还有机会获得额外的奖学金。
推荐推荐
「AI for Math」读书会第二季推荐阅读材料
扫描下方二维码可跳转至集智斑图网站阅读文章:《AI for Math》读书会第二季推荐阅读材料。
往期公众号相关内容推荐
特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.