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导语

为推动数学建模智能化发展，搭建前沿技术交流平台。本期读书会为Vibe Modeling读书会第二期，金砖创新基地数字经济研究中心研究助理杨卓将聚焦大语言模型赋能社会科学建模的新范式，围绕 Vibe Modeling 在社科研究中的理论价值、技术路径与实践应用展开，系统介绍如何借助 AI 将复杂社会问题、田野直觉与社科理论转化为可计算、可检验的数学模型。

集智俱乐部联合同济大学长聘副教授陈小杨和北京林业大学副教授李周园共同发起，本读书会旨在跨越硬科技与社会科学两大板块，系统梳理vibe modeling的技术现状、应用潜力与开放问题，通过集体实践形成可复用的提示策略及评估方法，为这一新范式奠定早期社区基础，助力推动其在各领域的规范化应用与人才培养落地。

报告简介

“一门科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。”

——卡尔·马克思

数学建模，是连接现实世界复杂性与计算机可执行逻辑的桥梁。然而长期以来，这一范式在社会科学领域深受“双重技术门槛”的束缚：研究者不仅需要在深奥的数学推导中完成描述性语言向代理变量的形式化转译，更要在繁琐的代码实现过程中进行高密度的认知转换。这导致大量基于长期田野调查形成的、把握社会运转逻辑的“田野直觉”，因“理论难以量化、信息难以表征化”而止步于质性叙事，难以进一步准确刻画当下多元交织、动态演化的复杂社会系统。

大语言模型在数学和代码领域的专项能力获得飞跃式提升让“工程与社会问题 → 数学模型 → 可执行代码”的自动化成为可能，Vibe Modeling（氛围建模） 应运而生。它标志着建模逻辑从“指令驱动”转向“意图驱动”，研究者的核心任务从底层的方程推导升华为顶层规则架构设计。这为社科研究者将“田野直觉”转化为“计算表征”，进行更精准的“因果推断和检验”，进而将丰富的社科理论同数学模型深度结合创造了重要条件。

本报告将聚焦Vibe Modeling这一新兴建模范式，以基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）为核心载体，系统解构 AI 辅助下的社科建模全流程。报告将演示如何利用 AI 跨越从现实问题到数学模型的语义鸿沟。通过这一新范式，建模者能够从机械性推导中解脱，回归到围绕自身研究领域“提出深刻问题”上来。

分享大纲

  • 田野直觉与质性研究的范式困境

  • AI从“工具”到“行动者”：社科建模的范式转向

  • AI辅助建模的边界与国赛新规启示

  • Vibe Modeling 与传统数学建模的流程对比

  • ABM论文拆解：卢森堡农民决策

  • 新范式落地指南：智能体设定、技能配置与知识库搭建

核心概念

  • 田野调查

  • AI for Social Science

  • AI for Modeling

  • Agent-Based Modeling

  • 可计算表征

主讲人介绍

主讲人：杨卓，长期聚焦数字治理、政企互动、组织网络与双化协同研究，深耕计算社会科学、政策计量与文本分析，兼具公共管理、大数据建模与决策咨询交叉研究能力。四川省数字治理与智慧党建重点实验室项目专员。先后于金砖创新基地数字经济研究中心、四川省数字治理与智慧党建重点实验室、清华大学数字政府与治理研究院构建超大城市智慧高效治理体系课题组研究实习，具备扎实政策调研与智库成果转化经验。学术论文已先后在中国技术管理学术年会（MOT）、计算政治学论坛、北大-中大教育部人文社科重点研究基地联合研讨会宣讲汇报。

参考文献

  1. Wang H, Fu T, Du Y, et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence[J]. Nature, 2023, 620(7972): 47-60.

  2. Sänger M, De Mecquenem N, Lewińska K E, et al. A qualitative assessment of using ChatGPT as large language model for scientific workflow development[J]. GigaScience, 2024, 13: giae030.

  3. Lazer D M J, Pentland A, Watts D J, et al. Computational social science: Obstacles and opportunities[J]. Science, 2020, 369(6507): 1060-1062.

  4. Ferraro A, Orlando G M, Russo D. Generative agent-based modeling with large language models for insider threat detection[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025, 157: 111343.

  5. Boccaletti S, Bianconi G, Criado R, et al. The structure and dynamics of multilayer networks[J]. Physics reports, 2014, 544(1): 1-122.

  6. Tsaples G, Papathanasiou J, Manou D. Synergies and challenges: exploring organizational perspectives on digital transformation and sustainable development in the context of skills and education[J]. Buildings, 2024, 14(2): 395.

时间信息

2026年5月24日（周日）下午14:00-16:00，腾讯会议线上进行，感兴趣的朋友扫码报名加入Vibe Modeling读书会后，可进入学员群进行交流。

报名读书会：「Vibe Modeling」

集智俱乐部联合同济大学长聘副教授陈小杨和北京林业大学副教授李周园共同发起，将在集体实践中探索 vibe modeling 在不同领域的通用模式与特殊需求，沉淀可复用的提示策略、评估方法与工作流，为这一范式搭建早期社区基础，助力 AI 赋能的跨学科研究与人才培养落地。

读书会自2026年5月17日起，每周日下午14:00-16:00线上开展，持续10周，包含主讲分享与讨论交流，并提供会后视频回放，诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。

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报名方式：

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第二步：填写信息后，付费报名。如需用支付宝支付，请在PC端进入读书会页面报名支付：

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PS：为确保专业性和讨论的聚焦，本读书会谢绝脱离 Vibe Modeling 读书会主题及相关问题的交流讨论；如果出现讨论内容不符合要求、经提醒无效者，会被移除群聊并对未参与部分退费。

加入社区后可获得的资源

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  1. 任务达标退费路径认领并合格完成任意两期字幕任务，即可退还全额报名费，并额外获得集智专属周边奖励。

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