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阿里开源统一科学大模型LOGOS,仅用五十六分之一参数超越微软
阿里联合中国人民大学开源首个基于统一科学语法的多领域科学生成基础模型LOGOS。该模型采用纯序列建模范式,在六大科学任务中匹配或超越传统领域专用方法,仅1B参数量即超越微软8×7B的NatureLM模型,展现极高参数效率。LOGOS设计统一科学语法,将生物大分子、化学实体等异构对象编码为离散Token序列,消除预训练与应用断层,开源提供模型权重、代码和技术报告,推动科研AI发展。
阿里开源 LOGOS 模型,推动科学界形成“通用语言”并以超高效率重构科研范式
文章介绍阿里开源多领域科学生成基础模型 LOGOS,通过统一离散 Token 编码打通蛋白质、小分子、抗体与材料等异构数据,摆脱对高成本3D信息的依赖,并以更高参数效率提升科研建模与自动化研究能力。
通义实验室联合开源首个统一科学大模型LOGOS,1B参数性能超越NatureLM
通义实验室联合开源统一科学大模型 LOGOS,通过“科学语法”将蛋白质、小分子、材料和化学反应等对象统一编码,实现跨领域生成与推理。1B 参数模型在逆合成、配体生成、位点识别和材料生成等任务中表现突出,多项结果超越 NatureLM,推动 AI4S 从单任务走向统一建模。
中国科学院发布“磐石100”大模型体系,AI赋能科研迈入平台化时代
中国科学院发布“磐石100”大模型体系,以“磐石”科学基础大模型为底座,集成数学、物理、材料、天文、环境、空天、地理、生命科学八大学科模型,提供文献罗盘、创新评价与智能体工厂等能力,推动AI for Science从单点探索迈向协同平台化,加速多领域科研突破与落地应用。
中国科学院发布“磐石100”模型体系,推动AI for Science平台化演进加速
中国科学院发布“磐石100”模型体系,以磐石科学基础大模型为底座,构建覆盖数学、物理、材料、生命科学等八大学科的模型集群与智能体平台。体系实现从基础模型到应用智能体的全栈联动,提升跨学科推理与多模态理解能力,已在多家单位落地应用,推动AI for Science平台化与科研范式变革。
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