通义实验室开源首个统一科学大模型LOGOS，1B参数超越NatureLM
通义实验室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，将蛋白质、小分子、材料等异构对象编码为统一Token序列，实现跨领域自回归生成。该模型仅1B参数，性能超越NatureLM，可直接继承大语言模型预训练权重，推动科研范式从筛选已知转向设计驱动。
6月18日，通义实验室放出了一个重磅消息：正式开源首个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型——LOGOS（Language Of Generative Objects in Science）。这名字听起来挺学术，但背后的思路其实很直接——让AI不再为每一个科学问题单独造轮子。
这个模型是ATH-Token Foundry和中国人民大学高瓴人工智能学院一起搞出来的。它要解决的，正是当前AI for Science领域一个老大难问题：每个任务都得配一个专家模型，蛋白质预测一套、小分子设计一套、材料筛选一套、反应路径又是一套——各玩各的，数据割裂，模型没法迁移。而LOGOS的做法，是把蛋白质、小分子、材料、化学反应这些异构的科学对象，统统编码成统一的离散Token序列。换句话说，不管你是搞生物、化学还是材料，在LOGOS眼里都是同一种“语言”。这样一来，跨领域知识就能在一个原生大模型框架里完成自回归生成，不再需要来回切换工具箱。
更妙的是，LOGOS直接继承了大语言模型（LLM）的预训练权重，这意味着什么？意味着vLLM推理加速、模型量化这些已经成熟的工程基建，拿来就能用。学科壁垒不再是硬件障碍，科研范式也有望从“筛选已知”真正转向“设计驱动”——不是从数据库里挑现成的分子，而是让模型直接生成符合需求的全新结构。
目前，LOGOS的权重、推理代码连同技术报告，已经在全球范围内开源。对于关注AI4S进展的人来说，这算是今年值得持续跟踪的一个方向。
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