Futuresis Lab

北京中关村学院信息引擎技术助力深度解析复杂国际议题 在全球化与信息技术深度交融的时代，如何从纷繁复杂、浩如烟海的数据中洞察本质、预见趋势，已成为组织和个人在决策时面临的核心挑战。北京中关村学院“信息引擎”项目团队着眼于此，致力于构建从多源信息深度挖掘到复杂系统决策推演的全链路智能技术体系。近日，该项目在“AI + 社会科学”的交叉探索中取得阶段性实践成果，其研发的智能分析系统就“全球芯片产业博弈”等重大国际议题完成深度解析，相关成果在中央广播电视总台新媒体账号“玉渊谭天”的视频报道中获得采用，为前沿人工智能技术系统性地赋能复杂问题研判与重要决策开辟了新的路径。 ...

以 AI 重塑社科研究：博士生何绍斌携“智能扎根理论”框架亮相国际会议 摘要： 近日，何绍斌同学在“公共政策研究前沿”国际研讨会上，报告了一项融合多智能体与监督微调的开创性研究。其提出的“智能扎根理论”（IGT）框架，旨在破解社会科学经典定性方法的瓶颈，实验证明其性能不仅媲美人类专家，更展现出 AI 辅助科学发现的潜力，获得与会学者，特别是顶刊主编的高度评价。 ...

近期张小珺在播客中邀请到了 Lovart 创始人陈冕。Lovart 成为今年既 Manus 之后，又一个在全球斩获一定知名度的 Agent。不同的是，Manus 是通用 Agent，Lovart 是面向设计师使用的垂直 Agent。 ...

如何将最前沿的 AI 技术，有效转化为创造用户价值的驱动引擎，是 Futuresis 始终关注和探索的命题。在一次北京中关村学院和中关村人工智能研究院开展的产品沙龙中，我们尝试从 Manus 切入，引导两院师生一起思考如何在大模型时代打造好产品。 ...

近日，在北京中关村学院举办的全院专题学习交流活动中，信息引擎项目 成员 关浩祥 同学受邀进行主题分享，面向全院师生介绍了他在 Sparse Autoencoders（SAEs）领域的探索与经验积累。 ...

一、简介 1.1 背景 2025 年春节期间，DeepSeek-R1 [1] 引发了 LLM 领域的强化学习热潮。DeepSeek-R1 通过强化学习训练，直接激发模型自主推理能力；其核心算法 GRPO 结合基于规则的奖励函数（rule-based reward），让模型在数学竞赛 AIME 2024 中从 15.6% 准确率飙升至 86.7%。更惊艳的是，R1-Zero（无监督微调，纯强化学习）通过自我迭代涌现出“反思”能力（被称为’Aha moment’），主动修复推理错误，验证了大模型 RL 驱动的自主进化潜力。在多项权威测试中，DeepSeek-R1 以 97.3% 的 Math-500 准确率超越 OpenAI o1（96.6%），Codeforces 编程任务表现与人类顶尖选手持平。种种迹象表明，大模型强大的生成理解能力成为强化学习最强大的“先验”，大模型本身的强大能力能够被强化学习激励出来。 ...

为推动在研项目的深度孵化与技术转化，北京中关村学院自 2025 年 4 月启动 “梧桐杯” 科研加速计划，面向校内科研团队征集具有潜力的科研方向，提供为期六个月的加速支持。该计划旨在通过“ 1 个月预研期 + 5 个月加速期”的运行机制，引导项目组在短期内聚焦关键问题，明确技术路线，以形成阶段性成果或验证模型原型。 ...

近日，北京中关村学院组织开展了新一期 Paper Sharing 学术交流活动，面向全院学生公开分享前沿人工智能领域的重要问题。其中，信息引擎项目成员张延智同学作为主讲人受邀进行报告讲解，以“强化学习（ RL ）在大语言模型（ LLM ）中的应用”为主题，系统解析了强化学习核心原理在现代大模型设计中的关键作用，引发了在场师生的广泛关注与深入讨论。 ...

嘿，大家好！ 欢迎来到 Futuresis。我们是一个刚刚成立的 AI 组织，致力于构建未来的智能系统。当前，人工智能正以惊人的速度发展，逐渐成为推动社会进步和变革的关键力量。我们的使命是：以最前沿的 AI 技术为引擎，开拓个人与组织能力的全新时代。 ...