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书生 Intern-S1:开源科学多模态推理六边形战士,重构科研生产力

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

上海AI实验室正式发布并开源了“书生”科学多模态大模型 Intern-S1。

Intern-S1 的核心突破在于其“跨模态科学解析引擎”,能精准解读化学分子式、蛋白质结构、地震波信号等多种复杂科学数据。

性能表现:

在性能方面,Intern-S1 树立了行业新标杆。综合多模态通用能力评估显示,其得分比肩国内外一流模型,展现出跨文本、图像的全面理解力。

更令人瞩目的是,在科学能力评测中:覆盖物理、化学、材料、生物等专业任务中,Intern-S1 领先 Grok-4 等闭源模型。

评测基于多个领域专业数据集,验证了模型在科研场景的强逻辑性与准确性。

技术创新:

研究团队首创“通专融合”科学数据合成方法:利用海量通用科学数据拓展知识面,同时训练专业模型生成高可读性数据,并由领域验证智能体进行质量控制。

基于其跨模态生物信息能力,上海AI实验室联合临港实验室、MIT 等机构构建了多智能体系统“元生”(OriGene),用于靶标发现与临床评估。该系统在肝癌和结直肠癌治疗中提出新靶点 GPR160 和 ARG2,并经真实样本和动物实验验证,形成科学闭环。

Intern-S1在国际开源社区引发了关注,不少知名博主纷纷为其点赞,并称“几乎每天都能看到来自中国的新开源Sota成果——纪录每天都在被刷新。”

Intern-S1 不仅是一款模型,更是科研范式的革新者。它证明了中国开源力量如何通过算法优化(如动态精度调节、MoE 架构)和生态协作,以低成本实现高性能突破。

GitHub:https://github.com/InternLM/Intern-S1

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AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!