导语 为了系统探究金融复杂系统的理论基础、量化识别方法、生成演化机制及风险治理路径，以更有效地认知、建模与决策，集智俱乐部联合李红刚、Brain Lucey、黄书培、王泽、幸小云与王欣雅共同发起了“金融复杂性”读书会。 8月11日（周一）19:00将由北京化工大学副教授王欣雅和中国地质大学（北京）博士生张晓彤开启第二期分享“金融系统的表征与测度”，谈一谈风险与不确定性在金融系统中如何识别与测度。 ...

摘要 我们概述了金融网络与系统性风险之间的关系，提出了一个系统性风险的分类法，区分了金融机构之间的直接外部性（如违约、相关资产组合、抛售）和感知及反馈效应（如银行挤兑、信贷冻结）。我们还讨论了最优监管与救助、系统性风险与金融中心性的度量方法、银行在投资组合和合作关系方面的选择，以及金融网络的演变特征。 ...

导语 现实世界的复杂性令人望而却步：从量子涨落到生态系统，从神经网络到金融市场，这些看似不同的系统都展现出惊人的多尺度特征。然而，在表面复杂性背后，隐藏着一个深刻而优美的统一原理——重整化群理论。简单来说，无论微观细节多么不同，在特定尺度变换下，系统往往遵循相同的宏观规律，展现出普适的集体行为。 重整化群不仅是数学技巧，更是革命性的思维方式。它教会我们通过巧妙的坐标变换，在保持本质特征的前提下将复杂问题逐步简化。 ...

摘要 近年来，大规模推理模型在诸多高难度数学基准（如 GSM8K、MATH500、AIME 2024）上取得了最先进的性能，但其内部成功机理仍鲜有解析。本文提出并构建了“推理图”（reasoning graph）——通过对推理过程中隐藏态进行 K-means 聚类，将每一步操作映射为图中的节点，并以节点访问顺序构建有向边，从而刻画模型的推理路径。基于此，我们系统地分析了推理图的三大图论性质：循环结构（cyclicity）、图直径（diameter） 和小世界指数（small-world index）。 ...

香港大学跨学科研讨会： 理解复杂网络，推动基础数据科学发展 HKU IDS Interdisciplinary Workshop: Understanding Complex networks for Advancing Fundamental Data Science 📅 时间 | Date: 2025年8月28-29日 | August 28–29, 2025 📍 地点 | Venue: 香港大学百周年校园 CPD 2.58 | CPD 2.58, Centennial Campus, HKU 🌐&nb ...

摘要 在复杂多变的社交网络中，如何让合作的种子生根发芽？传统的观点告诉我们，应该抓住网络中那些人脉广、影响力大的社交枢纽。只要驱动他们率先展开合作，便能引领合作潮流。然而，来自PNAS的一项最新研究却提出了一个颠覆性的观点：想要促进集体合作，最佳策略或许是让这些“大人物”们最后出场。 这项研究将目光从静态的网络结构转向了动态的交互顺序，通过严谨的数学推导和多组实证数据分析发现，当互动由社交圈子较小、关系更紧密的群体先行发起，奠定合作基础后，再让枢纽节点加入，合作的门槛将显著降低。 ...

导语 集智俱乐部联合上海交通大学副教授张拳石、阿里云大模型可解释性团队负责人沈旭、彩云科技首席科学家肖达、北京师范大学硕士生杨明哲和浙江大学博士生姚云志共同发起「大模型可解释性」读书会。本读书会旨在突破大模型“黑箱”困境，尝试从不同视角梳理大语言模型可解释性的科学方法论。 智能从何而来？大模型中为何会自发形成复杂结构？训练过程中是否存在可观测的自组织与涌现机制？本次分享田纳西大学助理教授肖熊烨将以多重分形分析的图建模为切入点，量化神经交互网络的复杂性、异质性以及随训练演化的模式。从网络科学视角揭示智能系统结构演化的生成规律。 ...

导语 科研像玩一款没有新手教程的开放世界游戏，写论文像打Boss？可装备没齐、经验太少、走哪都是死路？那你一定要看看这门“科研通关攻略”课程。北师大系统科学学院张江教授用他多年科研经验，总结出一套“快速迭代法宝”，教你怎么打怪不掉血，怎么在科研的主线和支线中都有成长。免费、高能，学生都说“看一次不过瘾”！ “我太难了。” 这可能是很多科研新人的日常感受。 ...

导语 在科学研究日新月异的今天，复杂科学作为一门探索自然界和人类社会中各类复杂系统规律的学科，正日益展现出其独特的价值与魅力。从生命起源的奥秘到意识的产生机制，从气候系统的微妙平衡到群体智能的涌现，诸多困扰人类的世界难题都与复杂系统息息相关。它打破了传统学科的边界，试图在看似纷繁复杂的现象背后，寻找底层的统一性和通用的理论框架，为我们理解这个充满不确定性的世界提供了全新的视角。 然而，复杂科学的发展并非一蹴而就，它的理论根基深深植根于一系列经典的研究成果之中。 ...

摘要 近年来，物理学家、化学家和地质学家纷纷宣称发现了新的进化原理，认为这些原理在一个多世纪以来被进化生物学家所忽视，甚至将这些新思想提升至与物理学基本定律同等的地位。然而，这些主张显然反映出对进化生物学数十年来所建立的理论框架缺乏基本了解。作者们所提出的数值指标在概念和定量分析上均存在严重问题，以至于失去实际意义，甚至未能区分突变与选择这样基础的概念。此外，这些“新定律”的倡导者还基于一个站不住脚的前提——即自然选择始终推动着有机体复杂性的增长。事实上，这一观点不仅缺乏实证支持，反而有大量证据指向相反的方向。 ...