通用科研智能体SciMaster发布 - 全球首个通用科研智能体SciMaster在WAIC未来发展论坛发布，由上海交大青年博导张林峰与深势科技创始人张林峰共同推出[1] - SciMaster具备专家级深度调研能力，基于通用科学基座大模型Innovator，拥有多模态能力[5] - 可结合全网资源和1.7亿科学文献进行科研辅助，并能以科研思维解决日常问题[2][3] - 主要功能免费开放，发布后迅速引发用户求邀请码热潮[4] 核心功能与技术特点 - 提供"通用助手"和"深度调研"两种模式，前者适合快速了解问题，后者可生成更翔实的报告并附参考文献[22] - 集成多种科学专用工具，支持主动调用和自动调用两种方式[24][28] - 检索方式包括WebSearch、WebParse、PaperSearch三种，覆盖全域互联网和1.7亿科学文献[7] - 支持用户干预检索方案，可随时暂停并编辑搜索策略[8] - 具备自动优化搜索能力，如不满意初次检索结果会自动调整关键词进行二次搜索[10] 实际应用案例 - 在AI前沿领域调研中，成功识别出Mamba、GNN等有前景的非Transformer架构，发现Mamba在长序列处理上效率是Transformer的5倍[15][17] - 在生物信息学领域，证实GNN在单细胞转录组学中可替代Transformer且计算资源消耗更少[18] - 在表格数据处理方面，发现传统MLP在某些情况下表现优于Transformer架构[19] - 生活场景中可提供科学开空调方案，根据不同关注点(舒适/健康/节能)给出最优解[29][30] - 商业场景中可帮助投资人发现具身智能领域有潜力的中国初创企业，并提供亮点和风险分析[37][39] 开发背景与行业影响 - 由上海交大与深势科技合作开发，是AI for Science(AI4S)领域的校企合作标杆成果[42] - 深势科技已推出科学大模型体系、药物计算平台等AI4S产品，并与40余所高校达成合作[43][44] - 数据来源于深势科技的玻尔科研空间站，并接入DeepModeling开源社区，已孕育上千款工具和数百个应用[43][46] - 目标是打造"AI4S领域的Hugging Face"，推动重塑高校科研范式，改变传统"教、学、研、用"体系[45][47] - 作为通用科学智能体，将促进信息世界与物理世界融合，推动AI与传统学科的深度结合[48]