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论坛上，图灵奖获得者、美国三院院士Manuel Blum带来了他在意识图灵机领域的最新研究成果。Manuel Blum介绍，意识的本质能够且应当通过经典确定性物理学的框架来阐释程女士黑料入口，意识图灵机类似一个做上行数的竞赛，所有的信息像竞技比赛一样，经过层层比赛达到最顶端，最后成功攀顶的信息就会被向下“广播”程女士黑料入口，这一过程正是意识图灵机运作的核心所在。

牛津大学DeepMind人工智能教授Michael Bronstein带来了关于“几何深度学习——从欧几里得到药物设计”的主题演讲。他表示，从数学的角度出发，通过对称性揭示深度学习的几何统一，从而引入“几何深度学习”数学框架，可以将其应用到生物学、医学和药物设计等新领域。他进一步提出，可以通过几何深度学习和图神经网络等方法，协助人类赋能药物开发。

复旦大学计算机专业博士王晓梅认为，多模态大模型的应用极其广泛。她以多模态大模型在工业中的应用为例，在工业领域中，传统的表面缺陷检测模型一般是人工对采集数据进行标注，然后进行训练和推理，通过不断增加人工标注数据来微调模型逐步提升性能。而多模态大模型可以显著提高数据标注的效率，通过自动生成多数模态数据来提高模型的准确性，缓解长尾分布对模型的负面影响。