5月初，美国国家科学基金会（NSF）先后资助两项研究，以促进人工智能基础研究。

1、国家深度推理结构。5月2日，NSF宣布资助东北大学900万美元[1]，用于研究大语言模型（LLMs）和生成式人工智能的运作方式，重点关注深度推理的计算过程和人工智能的长期社会影响。该研究旨在建立“国家深度推理结构”（NDIF）合作研究平台，其目标是在一个透明的实验平台上为美国研究人员提供访问尖端大语言模型的途径，揭示系统的内部计算，这是目前学术界无法获得的能力。NDIF将利用国家超级计算应用中心DeltaAI项目的资源开展研究，主要包括3个部分：一个全国性的高性能计算结构，承载了用于透明深度推理的最大的开放式预训练机器学习模型；一个新颖的开源研究软件库，使科学家能够通过创建检查、修改和定制人工智能模型计算的干预代码，开发和部署人工智能模型的新研究方法；一个全国性的培训计划，旨在让全国各地的研究人员和学生能够利用NDIF来解决受大规模人工智能影响的各个领域的关键研究问题。

2、人工智能数学基础。5月1日，NSF针对人工智能发展面临的数学和统计学的困境，发布“人工智能数学基础”（MFAI）项目征集[2]。MFAI项目旨在支持专注于最具挑战性的理论问题的研究，了解人工智能方法的能力、局限性和新兴特性，以及为当前和下一代人工智能开发新颖的、基于数学的设计和分析原理。总体目标是利用具有创造性的理论基础的数学和统计框架，为人工智能技术建立创新性和原则性的设计和分析方法，产生可解释的模型，从而实现可持续、对社会负责和可信任的人工智能。具体研究目标包括：建立对决定当前和新一代人工智能系统能力和局限性因素的基本数学理解，包括基础模型、生成模型、深度学习、统计学习、联邦学习和其他不断发展的范式；为当前和下一代人工智能系统开发基于数学的设计和分析原则；描述和验证机器学习算法及其预测的严格方法；研究证明可靠、可转化、通用的人工智能系统和算法；鼓励新的跨学科研究社区与不同机构之间的合作。 （牛艺博）