首个统一科学大模型 LOGOS 正式开源

logos 由 ath-token foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院开源，是首个基于统一"科学语法"的多领域科学生成基础模型。logos-1b（1b参数）在六大科学任务上匹配或超越领域专用方法：口袋条件配体生成纯序列范式首次超越3d扩散模型，超越naturelm（8×7b）；逆合成预测top-1准确率74.8%；口袋位点识别仅靠序列达58.5% top-n准确率；mof材料生成nbb提升至17.78%。模型采用统一词汇表将蛋白质、小分子等编码为离散token，通过空间交互离散化实现无需3d坐标的序列预测。预训练与下游任务形式与目标一致，跨领域知识迁移经实验验证有效。已完整开源模型权重、推理代码与技术报告。 aihot 分类：ai-models。

首个统一科学大模型 LOGOS 正式开源：这条内容来自 AIHOT 补充信号池，核心焦点是讨论数据集与基础模型。为什么值得看：它已经被上游系统筛过一轮，适合继续判断能否转化成 OPC 的选题、案例或工作流启发。

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logos 由 ath-token foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院开源，是首个基于统一"科学语法"的多领域科学生成基础模型。logos-1b（1b参数）在六大科学任务上匹配或超越领域专用方法：口袋条件配体生成纯序列范式首次超越3d扩散模型，超越naturelm（8×7b）；逆合成预测top-1准确率74.8%；口袋位点识别仅靠序列达58.5% top-n准确率；mof材料生成nbb提升至17.78%。模型采用统一词汇表将蛋白质、小分子等编码为离散token，通过空间交互离散化实现无需3d坐标的序列预测。预训练与下游任务形式与目标一致，跨领域知识迁移经实验验证有效。已完整开源模型权重、推理代码与技术报告。 aihot 分类：ai-models。

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