Intern-S1

Intern-S1 – 上海AI Lab推出的科學多模態大模型

Intern-S1 是上海人工智能實驗室傾力打造的科學多模態大模型，它融合了語言和多模態能力，兼具卓越的均衡發展水平和豐富的多學科專業知識，尤其在科學領域表現出色。該模型首創“跨模態科學解析引擎”，能夠精準解讀多種復雜科學模態數據，并具備預測化合物合成路徑、判斷化學反應可行性等能力。

在人工智能領域日新月異的今天，上海人工智能實驗室推出了令人矚目的科學多模態大模型——Intern-S1。這款模型不僅僅是一個工具，更是科研領域的強大助手，它將革新我們探索科學的方式。

跨模態科學解析：
- 化學領域： 精準解讀化學分子式，為化合物合成提供路線指引，并評估化學反應的可行性。
- 生物醫學領域： 解析蛋白質序列，助力藥物靶點發現，加速臨床轉化價值評估。
- 地球科學領域： 識別波信號，分析，為研究提供有力支持。
語言與視覺的完美融合： 結合語言和視覺信息，輕松應對圖文問答、科學現象解讀等復雜多模態任務。
海量科學數據處理： 支持多種復雜科學模態數據的輸入，包括材料科學中的光變曲線、天文學中的引力波信號等。
智能科學問答： 憑借強大的知識庫和推理能力，為用戶提供精準的科學問題解答。
實驗設計與優化： 輔助科研人員設計實驗方案，優化實驗流程，提升科研效率。
多智能體協同： 支持多智能體系統，能與其他智能體協作，共同完成復雜的科研任務。
自主學習與進化： 具備一定的自主學習能力，通過與環境的交互不斷提升自身性能。
數據處理與分析： 提供數據處理和分析工具，助力科研人員快速處理和分析科學數據。
模型部署與應用： 支持多種部署方式，方便科研人員在不同場景中使用。

創新多模態架構： Intern-S1 采用了動態 Tokenizer 和時序信號編碼器，能夠處理多種復雜科學模態數據。例如，其對化學分子式的壓縮率相比 DeepSeek-R1 提升了 70% 以上。
大規模科學領域預訓練： 模型基于一個 2350 億參數的 MoE 語言模型和一個 60 億參數的視覺編碼器構建，并經過 5 萬億 token 的多模態數據預訓練，其中超過 2.5 萬億 token 來自科學領域，這使得模型在通用能力和專業科學領域均表現出色。
聯合優化系統與算法： 研發團隊實現了大型多模態 MoE 模型在 FP8 精度下的高效穩定強化學習訓練，訓練成本降低了 10 倍。在系統層面，采用訓推分離的 RL 方案，通過自研推理引擎進行 FP8 高效率大規模異步推理；在算法層面，提出 Mixture of Rewards 混合獎勵學習算法，提升訓練效率和穩定性。
通專融合的科學數據合成： 采用通專融合的科學數據合成方法，利用海量通用科學數據拓展模型的知識面，同時通過專業模型生成高質量科學數據，并由領域定制的專業驗證智能體進行質量控制。