精选理由
阿里开源的 LOGOS 模型，用 1/56 参数就碾压了微软 NatureLM，还统一了蛋白质、小分子等科学对象的语言，搞科研的可以看看源码和论文，开箱即用。
阿里与人大联合开源 LOGOS，这是一个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型。LOGOS-1B 仅用 1B 参数量，在多项科学任务上超越参数为 8×7B 的微软 NatureLM。模型预训练语料涵盖蛋白质（28.9B tokens）、抗体（3.0B tokens）、小分子（2.1B tokens）等 7 类模态共 44.87B tokens。它通过共享词表将异构对象编码为离散 token，无需 3D 坐标即可理解 3D 空间互作规律。LOGOS 已开源模型权重、推理代码与技术报告。
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阿里与人大联合开源 LOGOS，这是一个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型。LOGOS-1B 仅用 1B 参数量，在多项科学任务上超越参数为 8×7B 的微软 NatureLM。模型预训练语料涵盖蛋白质（28.9B tokens）、抗体（3.0B tokens）、小分子（2.1B tokens）等 7 类模态共 44.87B tokens。它通过共享词表将异构对象编码为离散 token，无需 3D 坐标即可理解 3D 空间互作规律。LOGOS 已开源模型权重、推理代码与技术报告。
IT之家 6 月 18 日消息，阿里 ATH-Token Foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院，今日宣布开源首个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型 LOGOS（Language Of Generative Objects in Science） 。 在六大代表性科学任务上，LOGOS 以纯序列建模范式，一致性地匹配或超越了领域专用方法。 尤其值得关注的是它的参数效率。 LOGOS-1B 仅用 1/56 的参数量（1…