1月29日，由上海交通大学人工智能学院与上海算法创新研究院联合主办的“Agentic Science at Scale——AI4S科学基座模型和通用科研智能体研讨会”在上海模速空间举行。
会上发布了科学基座模型Innovator、科研智能体SciMaster等核心成果，面向产学研各界集中展示了AI for Science（用人工智能驱动科学创新）科研基础设施整体能力，并通过产学研战略签约打通科研智能化、规模化的“最后一公里”。
中国科学院院士、上海交通大学人工智能学院首席顾问鄂维南指出，当前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已经成熟，科学研究或将迎来“GPT”时刻。
据介绍，Innovator基座模型实现了科学多模态感知、科学推理、科学工具调用的三个目标。其面向化学、材料、物理等学科多模态科学数据建立理解能力，显著提升科学推理与多模态科学推理能力，还具备解决真实科学任务的科学编程能力。
通用科研智能体SciMaster则能够实现全学科科研“搜、读、算、做、写”全流程闭环，依托工具调用与长上下文管理能力，提升科研效率。其6小时运行成果相当于一位资深理论物理学博士1至3个月的饱和工作量。
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