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杭港雙城鏈接創新資源,2026「創客天下•杭向未來」類腦智能專項賽複賽在香港舉行

商業事

杭港雙城鏈接創新資源,2026「創客天下•杭向未來」類腦智能專項賽複賽在香港舉行
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杭港雙城鏈接創新資源,2026「創客天下•杭向未來」類腦智能專項賽複賽在香港舉行

2026年10月29日 20:06 最後更新:20:51

香港2026年10月29日 /美通社/ -- 9月18日,2026「創客天下•杭向未來」杭州市海外高層次人才創新創業大賽類腦智能專項賽複賽(香港賽場)在香港灣仔浦發銀行大廈舉行。來自類腦芯片、類腦計算、腦機接口與類腦感知、類腦機器人、類腦大模型與通用智能等領域的20個項目集中亮相,通過項目路演、專家評審、現場問答等環節展開角逐,並通過投融資對接進一步鏈接產業與資本資源。

本次活動由中共杭州市委、杭州市人民政府主辦,杭州市人力資源和社會保障局、杭州市科學技術局、杭州未來科技城(海創園)管委會承辦,北京大學創業訓練營執行,浦發銀行香港上海創科孵化器(HSIP)、北京大學香港校友會支持。

多方寄語:共話類腦智能創新與杭港科創協同

活動現場,杭州未來科技城黨工委委員、人才和金融服務中心主任馮敏敏特別錄製視頻,為香港複賽的舉辦送上問候與祝福。她表示,類腦智能是全球新一輪科技革命的重要前沿領域,未來科技城已將其列為重點發展的未來產業方向,逐步形成從基礎研究、技術攻關到成果轉化、產業應用的產業生態。本屆專項賽設置香港複賽,旨在進一步打通「香港研發+杭州產業化」的創新轉化路徑。

北京大學香港校友會會長劉祖繁表示,杭州與香港分別擁有產業、數字經濟、科研、金融及國際化等方面的優勢,類腦智能這一前沿賽道為兩地創新資源的深度連接提供了新的契機。北京大學香港校友會將繼續發揮橋樑紐帶作用,在人才對接、導師資源和項目服務等方面提供支持,助力更多創新項目連接大灣區、落地杭州,並依託香港走向國際市場。

香港特別行政區政府人才服務辦公室總監陳海勁表示,類腦智能是人工智能領域的重要前沿方向,具有較強的跨學科和產業融合特徵。香港擁有高校科研、國際資本和科創孵化等資源,杭州則具備活躍的數字經濟生態和豐富的產業應用場景,雙方優勢互補、合作空間廣闊。人才服務辦公室將持續發揮香港國際人才樞紐和國家人才門戶作用,為海內外人才在港發展提供支持,推動更多創新項目連接大灣區和杭州。

浦發銀行香港分行副行長陸捷表示,科技創新企業在成長過程中往往面臨融資、人才和產業資源等方面的需求,金融機構需要提供更加多元、貫穿全生命週期的服務。浦發銀行香港分行依託科創金融部和香港上海創科孵化器(HSIP),探索「金融+資本+產業」融合的服務模式,為科技創新項目提供融資、投資及產業資源對接等支持。希望以本次賽事為契機,助力更多類腦智能項目連接香港、杭州及全球市場。

香港數碼港管理有限公司首席企業發展官朱美恩表示,香港擁有開放的國際化創新環境和較為完善的科技產業生態,在人工智能等新興技術領域持續匯聚創新企業和人才。期待通過本次專項賽,加強與內地創新項目的交流,推動更多技術成果對接產業應用場景,也為創新團隊進入香港及國際市場提供更多交流與合作機會。

北京大學創業訓練營CEO王健表示,本次賽事匯聚政府、金融機構、高校、校友組織及專業創業服務機構等多方力量,為海內外創新項目搭建了交流與資源對接的平臺。當前,人工智能正加速推動產業創新,類腦智能也迎來新的發展機遇。北京大學創業訓練營將依託北大校友、科研及創業服務等資源,聯動杭州、香港等創新生態,做好項目服務與資源鏈接,助力更多創新成果從技術走向產業。

浦發銀行香港分行科創金融部總經理趙俊主持本次活動。

主旨分享:AI時代,創業者如何重新審視戰略

北京大學創業訓練營理事、智數資本創始合夥人、深圳協創科技集團董事長侯松容圍繞「AI時代的戰略」展開分享。他表示,過去8個月,AI在工程編碼、數理推理、邏輯推理以及遞歸迭代等方面出現範式級躍遷,企業需要重新審視AI帶來的戰略變化。AI時代的創業,本質上仍是一場圍繞「事、人、錢、心」的系統協同。

面對生產率提升、產業組織形態變化以及人的價值和企業價值重新定義,他認為,創業者既要判斷技術趨勢,也要做好戰略、團隊、資源與組織能力的匹配。領導力在於「賦予目標、指明方向、激發動力」,創業者需要在變化中明確方向、凝聚夥伴,以協同創業的方式尋找新的增長空間。

多元評審力量匯聚 聚焦項目創新與產業價值

本次香港複賽邀請北京大學創業訓練營理事、智數資本創始合夥人、深圳協創科技集團董事長侯松容,粵港澳大灣區科創生態領軍專家、大灣區青年創新創業聯盟主席、資深創投管理人黃恩華,香港城市大學計算機科學系助理教授、香港城市大學深圳研究院副研究員宋林琦,香港內地學生聯合總會祕書長陳平,香港科技園策略發展副總監(精英企業計劃)林詠,浦銀國際投資管理有限公司私募股權投資管理部副總裁張澤宇,杭港科創投資運營總監呂夢迪,北大香港校友會理事、香港科技大學客座教授、博士生導師雷志斌,北大香港校友會副祕書長、胡桃資本聯合創始人段紅武擔任評委導師。

來自不同專業領域的評委圍繞項目技術創新、產品應用、市場潛力、團隊能力及產業化前景等方面進行考察,並通過現場問答與項目團隊深入交流,為參賽項目提供多維度的專業評價。

20個項目同臺路演 展示類腦智能創新成果

比賽現場,參賽項目團隊圍繞核心技術、產品方案、應用場景、商業模式及發展規劃等內容展開介紹,並接受評委現場提問。從類腦芯片、類腦計算,到腦機接口與類腦感知、類腦機器人,再到類腦大模型與通用智能,本次參賽項目覆蓋類腦智能多個細分方向,既聚焦前沿技術探索,也著眼於實際應用場景。

路演過程中,評委結合項目具體情況進行鍼對性提問,圍繞技術成熟度、應用價值、市場空間及產業化路徑等展開交流。項目團隊在有限時間內集中展示技術成果與創業思路,在與評委的交流中進一步釐清技術價值、市場需求與商業化路徑。

「創客彩虹橋」搭臺 推動項目與資本資源對接

比賽結束後,「創客彩虹橋」投融資對接會舉行。圍繞參賽項目的技術成果、產品應用、市場拓展及融資需求等內容,項目團隊與投資機構、產業企業及相關科創資源展開面對面交流。

從「賽場比拚」到「資源對接」,本次活動進一步拓展了賽事的服務功能,為參賽項目提供與資本、產業等多方資源交流的機會,也讓項目在技術展示之外,進一步尋找市場拓展、融資合作和產業落地的可能。

依託香港國際化的科創和金融資源,此次「創客彩虹橋」也為杭港兩地創新資源之間搭建了交流窗口,推動更多項目從技術成果走向產業應用。

杭港兩地複賽完成 晉級項目將共同角逐總決賽

此前,專項賽複賽(杭州賽場)已於9月10日至11日在杭州未來科技城(海創園)舉行,30個類腦智能項目完成集中路演和專業評審。隨著香港賽場複賽結束,杭州、香港兩地複賽均順利完成。

9月21日至22日,2026「創客天下•杭向未來」杭州市海外高層次人才創新創業大賽類腦智能專項賽總決賽將在杭州舉行。屆時,香港賽場與杭州賽場的晉級項目將匯聚杭州,同臺展示類腦智能領域創新成果,角逐專項賽最終榮譽。

從杭州到香港,再回到杭州,賽事以雙城複賽為紐帶,持續匯聚海內外類腦智能創新項目,同時連接高校、科研機構、產業平臺、投資機構等多方資源,為項目提供展示、交流與產業對接機會。

作為賽事執行單位,北京大學創業訓練營持續參與賽事組織、項目服務和資源鏈接,推動海內外創新項目與杭州產業生態、香港科創資源形成更緊密的連接,為類腦智能領域創新項目進一步成長和產業化發展提供支持。

杭港雙城鏈接創新資源,2026「創客天下•杭向未來」類腦智能專項賽複賽在香港舉行

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一款在同量級模型中處於領先的通用模型,以遞歸自我改進構建,旨在推動 AI 與科學發現。

北京2026年10月29日 /美通社/ -- 超衍智能(Apex Intelligence)發佈了其首款模型 Apex-35B-V1.0。這款 35B 通用模型以 Qwen3.6-35B-A3B 為基礎,經過中訓練和後訓練進一步優化,模型開發過程中融入了大量自有數據集和研究軌跡。在參與評測的同量級模型中,Apex-35B-V1.0 的研發能力處於領先水平,同時保持了出色的通用能力;在部分基準測試中,其表現也可與更大尺寸規模的模型競爭。

模型構建過程中,AI 自主參與了數據構造、實驗設計、代碼執行、訓練結果分析和訓練優化等環節。在實際應用中,Apex-35B-V1.0 既能完成 Coding、Agent、問答和深度搜索等常規任務,也能完成計算閉環的研究任務,如 AI 研究、計算科學、機器人仿真等,是一款兼具通用能力與研究能力的模型。

Apex-35B-V1.0 既是遞歸自我改進的成果,也將成為繼續推動 AI 與科學研究的工具。

基準評測

在 21 項基準測試中,Apex-35B-V1.0 相比同量級的 Qwen3.6-35B-A3B 取得 20 項領先;相比 Recursive Flint(40B)取得 18 項領先、1 項持平。除了研究任務表現突出,它在智能體任務、編程和推理方面也展現出廣泛的競爭力,並在部分基準測試中超過更大規模的模型。這些結果表明,該模型在35B 規模下兼具突出的研究能力和廣泛的通用能力。更多詳情見技術博客。

Tech Blog:https://www.apexin.com/apex-35b/

通過遞歸自我改進構建

超衍智能(Apex Intelligence)的自進化 AI 研究系統 Apex Research能夠持續識別模型弱點、提出假設、開展實驗,並將研究發現轉化為可衡量的模型改進。

從自進化訓練數據和自動化實驗,到訓練方案、GPU 內核及推理優化,Apex Research 參與了 Apex-35B-V1.0 的整個開發過程。

自進化數據。 Apex Research 識別模型弱點,並自動生成有針對性的訓練數據。例如,當評測發現模型在計算流體力學(CFD)任務中出現失誤時,系統分析了背後的推理缺口,合成並驗證新的科學訓練樣例,再將其納入後續訓練。這套自進化數據流程使模型在內部 CFD-Bench 上的成績提高了 32.1 分。

自動化實驗。 Apex Research 分析評測結果和智能體運行軌跡,發現系統性的失敗模式,並優化訓練策略。例如,它發現過長的推理上下文和失衡的數據配比會降低智能體表現。隨後,系統探索了不同的序列長度分佈、長短軌跡採樣比例,以及考慮 token 數量的批次組成,找到更有效的訓練配置,提高了智能體的可靠性和訓練效率。

訓練與推理基礎設施。 Apex Research 將自動化優化擴展到底層計算系統,探索更高效的 GPU 內核、負載均衡、通信策略和執行調度。在訓練側,它優化 GPU 負載均衡、通信與計算重疊、動態批處理,以及考慮 token 數量的工作負載分配,以減少同步開銷、縮短 GPU 空閒時間、提高硬件利用率,使訓練吞吐量提升 45%–60%。在推理側,它優化注意力內核、KV 緩存管理,以及預填充和解碼階段的執行方式;在可比工作負載下,實現解碼速度提升至 1.6–1.8 倍,首 token 響應時間降低 30%–35%。

這些改進貫穿數據、訓練和基礎設施,並逐步累積為一個持續反饋的研究循環:每一輪研究的成果,都為下一輪改進提供基礎。

使用方式

Apex-35B-V1.0 的模型權重已在 Hugging Face 提供。配套代碼、部署指南和使用示例已在 GitHub 提供。開發者可以下載並運行該模型,將其用於 AI 開發、科學計算及其他研究任務。模型版本、硬件要求、支持的推理框架和許可信息詳見項目頁面。

GitHub:https://github.com/apexin-ai/Apex-35B-V1.0

Hugging Face:https://huggingface.co/Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0

關於超衍智能(Apex Intelligence)

超衍智能由清華大學人工智能學院助理教授陳勇超創立,目標是構建下一代自進化基礎大模型。這裡的「自進化」指遞歸自我改進(Recursive Self-Improvement,RSI):讓 AI 參與研究、實驗與驗證,並將成果用於改進模型自身。

超衍智能希望推動 AI 從輔助工具成為共同研究者,從加速已知走向發現未知。公司的長期願景是讓模型具備相當於並逐步超過10 萬名覆蓋不同學科的頂尖 AI Scientist 的整體科研能力,持續參與科學研究與發現。

繼 Apex-35B-V1.0 模型之後,超衍智能計劃推出更大量級的自進化基礎大模型,新模型將繼續提升 AI 研發能力,並拓展至芯片、量子計算等科學研究領域。更多模型能力、評測結果與開放方式,敬請期待。

超衍智能發佈首個35B 模型 Apex-35B-V1.0,以遞歸自我改進推動 AI 與科學研究

超衍智能發佈首個35B 模型 Apex-35B-V1.0,以遞歸自我改進推動 AI 與科學研究

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