松果基金于2020年由百度与中国计算机学会（CCF）共同发起，是目前国内唯一基于国产深度学习平台设立的科研基金。

9月12日，2023年CCF-百度松果基金（以下简称“松果基金“）评审结果正式公布，26位来自海内外的高校及机构的青年学者获得松果基金。松果基金将为学者提供经费、平台、数据等支持，助力AI科研工作成果孵化与创新。

作为百度“500万 AI 人才培养”计划的重要组成部分，松果基金自成立以来备受学界关注。松果基金于2020年由百度与中国计算机学会（CCF）共同发起，是目前国内唯一基于国产深度学习平台设立的科研基金。通过为期一年的课题项目，面向青年学者提供数百万课题基金，以及价值上千万的平台、数据、技术等多维度的支持与服务。

今年松果基金收到的近200份申报书，申请者主要来自北京大学、清华大学、中国科学院、香港理工大学等近百所高校和机构，50%以上申报者均为90后，其中有5位已是博导。

本届松果基金共设置七大课题方向，在鼓励学者深耕深度学习相关的基础理论与技术的同时，还特设了大语言模型、跨模态大模型技术及 AIGC 应用、AI科学计算方向，此三项课题申报率紧随计算机视觉之后。

来自北京大学的刘洋，研究方向是跨媒体智能，即运用人工智能算法处理跨媒体信息分析与智能融合的相关问题，已在计算机视觉、机器学习等顶会上发文30余篇，7项国际多模态分析挑战赛获奖 。本次以《面向通用工具运用的大模型自动工具发现、理解与学习》课题获得松果基金。她表示，“可以把大模型当做一个路由器，用于理解用户的意图并自动进行任务拆分，同时发现并调用它所需要的外部工作，进而完成更高级和多元化的任务”。 写好提示词才能让大模型被更好地使用。

同样来自北京大学的陈帜，主研方向为人工智能+热流物理建模，他认为，“科学需要的是精准，而大模型带来的涌现能力，很有可能让未来的科学预测变得精准，缩短科学探索与工业落地的距离”。

除大模型相关研究之外，来自海内外各高校与机构的青年学者，纷纷围绕前沿课题，结合AI技术展开研究。复旦大学王烁将数学、力学、计算机与医学进行跨学科融合，提出“基于飞桨平台的大规模人群心脏数字孪生研究”；香港科技大学（广州）刘浩研究“基于时空图混合专家网络的极端天气建模方法”，已有多项成果落地与积淀。

接下来，松果基金获得者将围绕申报课题，开展为期一年的课题项目研究。在此期间，百度业务团队将基于飞桨平台提供经费、平台、数据、技术支持等服务，鼓励 AI 创新人才深入产学研融合课题研究，扩容升级人工智能技术生态圈。

2023年CCF-百度松果基金评审名单如下：

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