迈克尔·欧文·乔丹的学术与产业背景 - 迈克尔·欧文·乔丹是机器学习领域的先驱，现任加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系、统计学系杰出冠名教授，同时是北京大学、清华大学名誉教授 [1][17] - 他拥有多项顶级荣誉，包括首届世界顶尖科学家协会奖、约翰·冯·诺依曼奖，并当选美国国家科学院、工程院、艺术与科学学院三院院士，于2025年11月当选中国科学院外籍院士 [1][17] - 深耕机器学习与统计推理领域40余年，本科学习心理学，对大脑工作的思考引导其转向算法探索 [1][17] 产业合作与商业成就 - 在过去30年里，参与了三家公司的工作，其中两家是估值超过十亿美元的独角兽企业 [9][24] - 在中国担任蚂蚁集团科学顾问委员会主席，其想法影响了支付宝从支付系统发展为包含商家和消费者的市场建设系统 [9][24] - 曾担任支付宝、亚马逊的科学顾问，与产业界建立了广泛的合作 [1][17] 学术研究与实际应用 - 强调在纯理论研究与实际应用之间“横跳”，始终致力于寻找新问题并以简洁有趣的方式解决 [6][21] - 认为机器学习与统计学密不可分，“学习”本质上是基于统计方法进行分析的统计学问题 [7][21] - 指出大多数大语言模型背后的机制由学术研究人员开发，产业发展来源于学术研究，两者不存在脱节 [10][25] 对中国人工智能领域的观察 - 认为中国在最新一波大语言模型浪潮中更注重开源模式，这与20年前相比是彻底的转变，填补了空白 [11][27] - 指出中国有时更关注奖项、分数、文章数量，而非影响力、创造力和新想法，年轻教授面临发表文章等多重压力 [11][27] - 建议中国需要进一步培养解决真正问题的技能，并肯定了中国学生的创业精神、创造力和雄心壮志 [11][27][29] 对教育与人才培养的观点 - 鼓励青年带着好奇心，运用数学思想去做全新的事情，而非仅仅追求赢得奖项或解决历史难题 [12][14][28] - 建议在扎实的数学教育基础上，增加跨学科内容，例如其在伯克利开设融合统计学、计算机科学和微观经济学的新课 [14][28] - 强调合作与互动的重要性，鼓励多尝试并经历失败，认为通过持续努力（如花10年时间）任何人都能取得成就 [3][15][18][29]