2月9日，上海纽约大学上海市人工智能与深度学习前沿科学研究基地（以下简称“基地”）召开第三届学术委员会会议。教研人员、学术委员会成员齐聚一堂，全面回顾了过去一年在建设与科研方面取得的主要进展，围绕当前在研项目开展了深入交流，并就下一阶段的战略重点与发展方向进行了研讨。
童世骏校长在开场致辞中，向学术委员会一直以来的悉心指导表示感谢，并对基地全体教职员工的辛勤付出致以敬意。他指出，正是得益于大家的共同努力，上海纽约大学不仅能够以观察者的身份见证当前这场人工智能领域的深刻变革，更得以成为积极的参与者——在某些方面，甚至成为具有独特贡献力的参与者。
吴蓓教务长表示，基地在推动校内跨学科合作方面发挥着重要作用。她指出，目前参与相关研究的教师已从计算机科学和工程学领域，扩展至社会科学与人文学科，并强调，随着人工智能技术不断发展，其带来的伦理与社会影响日益凸显，更需要通过跨学科协作，来应对新兴挑战。
会议的核心议程之一围绕基地年度工作报告与未来发展规划展开。基地主任、上纽大计算机数据科学与工程学院温江涛教授系统介绍了基地的发展愿景，并回顾了过去一年在科研成果、国际合作与人才培养、人才引进、所获荣誉奖项，产学研协同，以及基地在前滩校园东楼新近落成的场地等方面取得的工作进展。
会议还介绍了基地新一年的工作安排。跨校园合作方面，第二届“灵感碰撞·科研汇流”大会成功举办，保持良好发展势头。项目拓展方面，基地介绍了在其支持下开展的两项重要活动：首次面向高中生推出上海纽约大学人工智能暑期项目，共招收学员43名；联合华东师范大学、纽约大学及上海纽约大学共同举办“分子科学中的机器学习与人工智能”国际暑期学校。
会上，三位教授带来学术报告，分别聚焦基地三大核心研究方向。上纽大化学助理教授孙翔围绕“人工智能赋能科学研究”（AI for Science），阐述了如何运用深度学习破解科学领域的复杂难题。计算机科学助理教授文弘毅分享了其团队在构建可信赖基础模型（trustworthy foundation models）领域的研究成果。数学和数据科学助理教授Mathieu Laurière则从数学基础出发，讲解了支撑机器学习与人工智能的核心理论。
在学术委员会主席鄂维南主持下，与会专家围绕基地过去一年的建设进展交流意见，充分肯定了基地在师资建设、高水平科研成果及丰富学术活动等方面取得的突出成效，并鼓励基地进一步推动研究成果的落地应用，探索将上纽大师生共同开发的人工智能学习平台Kiwi等实验性项目推广至更广泛的教学场景。
专家们建议，中心应聚焦特定子领域，力争形成顶尖优势，以保持核心竞争力，强调“真正聚焦”而非面面俱到。同时，继续深化与本地高校的合作，拓展资金来源渠道，为长远发展提供有力支撑。