15:03IT之家(博客/媒体)精选上海科学智能研究院发布科学多模态基础模型“神珍”(Monkey King Bang, MKB),参数约110亿,覆盖DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统和医学影像六类科学数据。在20项生物序列任务中,9项取得最优结果,17项位列前二;小分子理解任务SMolInstruct中4项最优。气象预报可滚动生成最长10天的全球气象场,多项指标达到业务级数值预报水平。医学影像分割在9种模态中平均Dice得分为91.20,7种参评方法中最优。AI模型神珍Monkey King Bang上智院推荐理由:上智院开源了110亿参数的科学模型“神珍”,能处理生物序列、小分子、气象和医学影像,在多项基准上领先其他模型。原文稍后读已读值得跟进有用关注 神珍
12:24量子位@量子位的朋友们WAIC 2026科学智能论坛聚焦AI4S从“辅助计算”向“自主发现”的转型。多位科学家分享了AI在材料、生物等领域的最新案例。中国科研机构提出新范式,推动全球科研版图重构。会议展示了AI4S在药物分子设计、气候模拟等方向的具体应用。行业WAICAI4S科学智能推荐理由:WAIC 2026上,科学家们聊了AI4S如何从算工具变成自主搞科研。中国机构拿出了新案例,想了解科研新玩法可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 WAIC
00:10elvis@omarsar0精选OpenAI 推出 LifeSciBench,一个针对生命科学研究的基准测试,包含 750 个专家编写的任务,覆盖 7 个生物学研究工作流。该基准由 173 位来自生物技术和制药领域的科学家共同开发,旨在衡量 AI 在真实世界科研场景中的表现。结果显示通用模型在复杂结构处理上仍有不足,而专用模型在科学研究中优势明显。AI模型OpenAILifeSciBench基准10 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenAI 联合 173 位科学家搞了个新基准 LifeSciBench,750 个专家任务专测 AI 搞科研的能力,比通用模型靠谱多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenAI