聪明的东西
作者郑方
编辑的心
吉文Xi于4月10日报道说， 发布了世界上第一个AI研究平台Bohr Space ，涵盖了整个“阅读文学 - 进行计算 - 做实验 - 多学科协作”的整个过程，并启动了科学研究知识基础和AI学术搜索平台（）覆盖了16000万个文档，该平台涵盖了16000万个文档。
据了解，科学导航是由技术和北京科学与情报学院创建的。该平台可以系统地解决文学筛查，跨学科知识发现和学术资源获取的科学研究人员的痛苦点，并应对诸如信息超负荷，复杂的检索和耗时的组织等挑战。
张·林芬（Zhang ）说，目前，AI4S（用于科学研究的AI）应用程序方案正在更彻底爆发，依靠AI阅读和计算来打开和加速封闭循环。
成立于2018年，并补充说，该公司目前拥有200名员工，其中包括100多名实习生。
1。第一个涵盖“阅读，计算和做 +多学科协作”的AI研究平台
在科学导航中，如果用户进入或选择相应的科学问题，科学导航可以自动分析问题意图，匹配最相关的科学研究结果，并智能地产生准确的答案。同时，一键跳到原始文档以获取更多深入的研究信息，并确保科学研究探索的全面和可追溯性。
该平台具有数据库和知识库，个性化的问题捕获，模型切换，多模式功能，批处理文献和答案，网络搜索和其他功能。
学者图书馆包括超过2,000W的全球学者。根据学术AI克隆，用户可以与他们进行交流，回答专业问题，分享意见并扩大科学研究思想。
其次，AI4S模型正在成熟，应用方案的爆炸爆炸需要AI阅读和计算作为封闭环路
如今，越来越多的AI4S模型正在出现。 技术已经启动了多个AI4S模型，包括物理世界的DPA分子模拟模型，化学世界的Uni-Mol 3D分子构象模型以及生物学世界的Uni-RNA核酸结构模型。
张·林芬（Zhang ）表示，AI4S的当前发展趋势是，一方面，该模型正在成熟，另一方面，它的开发阶段可以针对GPT-3进行基准测试，并且正处于积累基本数据并实现迁移和下游概括的阶段。但是，在实验，生产和计算的科学探索领域仍然存在主要问题。
他认为，当前的AI4S应用程序场景更加彻底地爆炸，并且它们都依靠AI阅读和计算系统来连接和加速封闭环路。
因此，从2022年开始，技术将证明它可以连接某些情况，例如考虑药物设计领域。另一方面，2022年是大型模型爆发的前夕。在药物研究和开发过程中，需要收集和分类相关的专利和文献，然后提取相应的分子公式，然后形成一个数据库以适合并迭代类似的大型模型。
在AI“读取”中，硫蛋白技术的产品可以提供特定的分子配方，化学反应和其他信息。此外，实验侧的合成和制备链接是整个封闭环的规模，效率和反馈质量的最终要素。解决此问题的关键是大语言模型。
在“计算”阶段，技术解决了AI克服尺寸灾难并实现更好的建模，加速计算等问题的问题。此后，如果数据足够充分，将会有一个整体预培训的模型和下游反馈。
3。AI今年将吞噬文学世界，科学研究场景需要自动实验系统
张·林芬（Zhang ）说，AI4S的整个领域面临的一个主要问题是，AI今年可以吞噬文学世界。从AGI的角度来看，挑战是高质量的数据，全部文献专利是更高质量的反馈。
他认为，AI文献很可能今年获得了所有文档专利的干燥闭环，并且进一步的干式封闭环可以从本地转移到整体。其中，包含瓶子和罐子的实验过程是一个湿实验，计算是一个干燥的实验。
AI4S的干燥闭环挑战是文献专利中的基本问题和答案不足，这反映在质量和吞吐量不足；需要缺乏文献标签和分析以及多模式信息标记；每种情况都需要一个专用的科学数据库。
这也导致了Bohr空间站选择其当前的表达形式。在Bohr空间站的现有版本中，可以对基本信息，一般语料库，分子公式以及文献的其他信息进行基本知识问题和答案。
将来，张林芬（Zhang ）提到，进一步的AI连接功能是该产品继续加深的核心。他认为，文学可能成为全球科学家改变科学研究和生产关系的新平台，这可能在今年年底发生。
AI的“执行”部分中的瓶颈是其自动化程度不高。主要矛盾之一是，可以追溯到1978年的生产效率和化学反应的优化。但是，科学研究情景的自动化非常低，在工业场景中已经非常成熟。
材料合成和药物发现领域中的自动实验系统可以支持开放探索方案。他认为，这有点像类人动物机器人的灵活场景要求，但是类人生物机器人比实验系统更加困难。如果无法实施AI4S实验室的“体现智能”，则很难实施人形机器人。
上个月年底， 发布了Uni-Lab-OS智能实验室操作系统，该系统可以解决传统实验室中手动操作效率低下的疼痛点，隔离设备和分散数据。
结论：将来，AI4S的大型模型，自动化实验和行业 - 大学研究生态系统将意识到飞轮
如果AI4S大型模型希望与真实的科学发现相关联，则需要RLHF（人为反馈增强学习），即自定义模型优化。这个过程类似于GPT-3至GPT-4，这是一个大规模的人类对齐。 GPT-4后的模型是针对特定方案的反馈优化。
张·林芬（Zhang ）说，着眼于未来，每个阶段都有属于每个阶段的问题。 2025年将实现一个完整的干式循环。长期是AI4S的大型模型，自动化实验以及行业，学术界和研究生态系统的飞轮的实施。
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