行业趋势与基础设施 - 面向AI for Science的关键基础设施已逐步成形 规模化、智能体驱动的科学研究从概念走向现实的时机趋于成熟 [1] - 科研智能化、规模化时代已正式开启 Agentic Science at Scale的新时代已开启 [3] 核心成果发布 - 发布科学基座模型Innovator 该模型实现了科学多模态感知、科学推理、科学工具调用三个目标 [4] - 在科学编程任务上 其科学推理能力超越30倍参数量的模型 [4] - 发布通用科研智能体SciMaster 旨在实现全学科科研“搜、读、算、做、写”全流程闭环 [3] - SciMaster依托海量工具调用与超长程上下文管理两大核心技术 其6小时运行成果可比肩资深理论物理学博士1至3个月的饱和工作量 [3] 技术能力细节 - Innovator基座模型支持20多种科学模态 面向化学、材料、物理等学科多模态科学数据建立理解能力 同时具备顶尖的通用视觉理解能力 [4] - 通用科研智能体SciMaster为用户提供“自动驾驶”般的科研体验 [3] 产学研合作进展 - 研讨会举行了产学研战略签约 旨在打通科研智能化、规模化的“最后一公里” [1] - 上海赛兰德智能科技有限公司分别与上海埃迪希科技服务有限公司、上海库帕思科技有限公司签署战略合作协议 围绕科研算力供给与数据价值挖掘开展合作 [4]