方向1（模拟）：生成式Agent 与AI Society

       方向介绍：随着万物智能互联新时代的到来，各种智能技术在其中不断进行各种组合与聚变，以满足复杂的应用场景。整个社会图景在服务逻辑下被重新定义，逐步变成由众多智能主体（人、企业或机构、智能机器人等）分工协作和共同运营的生态系统。作为数字孪生与元宇宙的基础设施技术，我们希望能够构建出与真实世界对应的人工社会，其中每个AI Bot 自主行动，在海量的交互与反馈下源源不断地涌现内容，从而实现一个动态平衡的自运转生态，最终演化出极具复杂性的“AI Society”。超参数科技推出的“活的长安城”（见视频），正是 AI Society 的典型示例。
       具体技术：多Agent系统，群体智能，强化学习，演化博弈
       应用领域：数字孪生，数字人与元宇宙，智能社会治理等

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方向2（分析）：计算实验与因果分析

       方向介绍：虽然智能社会已经在很多传统领域取得了巨大的成功，但是也存在一系列令人担忧的潜在危机，例如信息茧房、算法歧视等。由于经济、道德、伦理等原因，很难在现实世界中对这类AI算法进行压力或极限测试。计算实验则为AI算法行为的因果分析提供新的且更加有效的计算理论和手段。我们就可以在AI Society中进行各类计算实验，实现各类AI算法的“推演”, “试错”和“预估”，从而寻找AI技术与社会生态的相互作用规律，以及如何设计AI算法以消除其负面效应。
       具体技术：计算实验，因果分析，机器学习，复杂网络
       应用领域：AI算法如何加剧内卷？互联网平台如何兼顾效率与公平？

方向3（优化）：群体智能与博弈调控

       方向介绍：智能社会的出现是一个自底向上的、自组织、自生长的涌现过程，也是一种自顶向下规划的产物，其整体状态取决于人类智能与机器智能的自发交互行为。社会中的个体具有“自主性”和自己的“利益”追求，控制者与被控者往往存在着“博弈”关系，进而造就了一系列难题，如处理结果的“均衡”与“最优”的矛盾、非合作博弈与合作博弈等。我们采取了预防机制与事后处置的有机结合的博弈调控策略，以保持社会系统秩序与活力的动态平衡，所采取的手段包括激励引导（正前馈）、约束预防（负前馈）、行为奖赏（正反馈）、偏差校正（负反馈）等。
       具体技术：群体智能，强化学习、服务推荐、博弈调控
       应用领域：众包计算，无人蜂群，多机器人调度等。