

> 纯模型自主攻克高能物理数十年来的人类计算边界，标志着 AI 正式从模式匹配跃迁至严密数学定理的符号发现阶段。

在未接受人类即时干预的情况下，Claude 成功推演完成了 $\mathcal{N}=4$ 超杨-米尔斯理论（Super Yang-Mills）中的九圈散射振幅计算，一举打破了人类高能物理学家数年前创造的八圈计算极限。这项被理论物理界视为算力与符号推导演算双重绝壁的成果，展现了模型在超长推理链条下维持逻辑严密性与全局代数对消的全新能力。

## 符号代数的收敛突破与搜索剪枝

**递归简化机制**　高能物理中的微扰展开随着圈数递增面临极其严峻的组合爆炸困境，九圈计算中涉及的费曼图拓扑结构与代数项呈现天文数字级扩张。Claude 并非依靠暴力枚举，而是敏锐抓住了超对称代数中的隐性对偶性，在极其广袤的符号搜索空间内自主构建了拓扑同构映射，将数十亿个繁复项直接规约化简。

**长上下文相干性**　符号推理的核心痛点在于注意力机制在万级推理步长下的上下文衰减与语义漂移。该成果证明其底层架构在处理抽象数学逻辑时，形成了类似人类高级数学家的“草稿本记忆”调度策略，不仅在长达数万步的推演中没有遗漏微小的符号系数，还维持了全局代数守恒律的精确收敛。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 科研范式重构下的科学发现格局

**形式化验证闭环**　理论物理与纯数学将从传统的“手稿推演+计算机辅助代数验证”模式，彻底转向“人类设定拓扑猜想、模型执行自主探索”的双轨机制。这一突破预示着大模型不仅能理解既有科学文献，更能成为推导未定物理规律的独立科研主体，人类科学家的职责将退守至底层公理架构的修正。

**AI驱动科学软件链重铸**　传统科学计算软件如 Mathematica 等工具链在应对高阶超微扰理论时已经触及内存与算法瓶颈。Claude 的自主突破将倒逼工业级仿真与科学计算内核进行重构，将深度推理架构与形式化符号求解器深度熔合，为材料科学、量子化学乃至引力波背景分析开辟全新的计算加速管道。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

当大模型能够穿透九圈散射振幅这片人类纯脑力未竟之地，通用人工智能就不再只是提高办公室生产力的数字工具，而是演变成了直接拓展人类认知边界的科学认知加速器。

Claude 无人值守突破九圈散射振幅 符号推理攻克理论物理无人区



> 顶尖AI科学家的离职绝不仅仅是个人职业选择，当诺贝尔奖得主摘下谷歌工牌转投竞争对手，这标志着科技巨头内部产品变现压力与前沿基础研究的彻底撕裂。

## 诺奖光环背后的实验室出埃及记

这不是一次寻常的高管变动。作为AlphaFold项目的核心领军人物，John Jumper不仅为Google DeepMind赢得了无可争议的技术声誉，更在2024年斩获了诺贝尔化学奖。可以说，他是过去十年间“AI改变科学”这一宏大叙事的最完美代言人。然而，在这个关键节点，他选择结束九年的谷歌生涯，加盟直接竞争对手Anthropic。

将时间线稍微拉长，就会发现这并非个例。从Transformer作者出走，到Gemini核心架构师Noam Shazeer的离职与反复，再到如今的基础科学顶梁柱坍塌，Google DeepMind正经历一场史无前例的人才“出埃及记”。表面上看，这是硅谷天价抢人大战的延续　实际上，这暴露出谷歌在面临核心业务防御时的战略变形。当搜索引擎的摇钱树受到威胁，曾经被允许仰望星空的顶级研究者们，正被迫低头凝视财报上的变现指标。

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## 变现焦虑压垮基础科学的象牙塔

DeepMind曾是全球AI极客心目中的圣地，其成功建立在一个隐性的契约之上——谷歌提供无限量的资金与算力，换取DeepMind在蛋白质折叠、核聚变控制等底层科学突破上的荣耀。但生成式AI的爆发撕毁了这份契约。

为了在与OpenAI的战役中不落下风，谷歌不得不将DeepMind与Google Brain强行合并，将整个公司的战略重心死死绑定在Gemini这一商业产品的迭代上。曾经属于AlphaFold等基础科学项目的算力资源和管理层注意力被迅速抽离。当要求诺奖得主去优化一个对话机器人的写代码能力时，技术理想主义的破灭便成了必然。这种短视的防御性动作，虽然可能在短期内稳住了商业基本盘，却在悄然瓦解其苦心经营多年的科技护城河。

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## 谁在接盘下一个十年的底层护城河

Jumper的下一站是Anthropic，这同样是一个极具隐喻意味的商业选择。作为当前唯一能在前沿模型上与OpenAI硬碰硬的独立实验室，Anthropic不仅需要跑分榜上的数字，更需要构建真正的“技术正统性”。

吸纳基础科学领域的顶尖大脑，是Anthropic在商业博弈中下出的一招险棋。如果说大模型的商业化是一场在两三年内见分晓的闪电战，那么“AI for Science”则是一场决定未来十年科技话语权的持久战。Anthropic试图向资本市场和全球顶尖开发者传递一个明确的信号——这里才是真正的基础研究避风港。当谷歌忙着在搜索框里塞入更多广告时，新一代的AI霸主已经开始悄悄收割全人类最前沿的智力资产。可以预见，在未来的底层创新战场上，传统的算力壁垒正在被瓦解，而顶尖人才的信仰归属，才是决定最终胜负的唯一筹码。

谷歌痛失诺奖得主 科学AI王冠的裂痕与Anthropic的底牌



> 刚刚斩获诺贝尔奖的AlphaFold缔造者结束九年谷歌生涯跳槽Anthropic，这场顶级人事震荡暴露了AI巨头在生命科学领域的底层商业角力与差异化竞争图谋。

## 拆解跳槽动机　大厂体制与前沿创新的博弈

在硅谷波诡云谲的AI人才争夺战中，John Jumper的离职无疑是一枚重磅炸弹。作为在Google DeepMind深耕九年、一手缔造了AlphaFold这一划时代产品并刚刚折桂2024年诺贝尔化学奖的灵魂人物，他的离开绝不仅是个人职业生涯的常规跳槽。

这一人事震荡发生在谷歌Gemini核心大脑Noam Shazeer转投OpenAI的几天之后。高密度的人才流失，赤裸裸地暴露了谷歌庞大官僚体制在应对敏捷AI创新时的无力感。即便DeepMind的CEO Demis Hassabis给予了高度赞扬，也无法掩盖一个残酷的事实　在算力被集中用于保卫搜索引擎基本盘和追赶OpenAI通用大模型进度的当下，像Jumper这样专注于将AI应用于极致科学探索的顶尖极客，正在谷歌内部面临优先级被边缘化的隐力。他们需要更纯粹、更灵活且没有大公司部门倾轧的土壤。

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## 算力换商业壁垒　Anthropic的差异化超车路线

对于接盘方Anthropic而言，招募Jumper绝非只为了给自家研究团队装点门面，而是其深谋远虑的商业护城河构建策略。在通用大模型（AGI）的正面战场上，面对拥有微软无限算力支持的OpenAI，Anthropic如果仅靠“安全对齐”这一张牌，很难在长期的商业变现中持续获得资本市场的青睐。

引入Jumper，意味着Anthropic正在将重兵投向另一个潜力无限的吸金巨兽领域　AI for Science（人工智能驱动科学计算），尤其是极具暴利属性的生物制药与基因工程赛道。AlphaFold已经证明了AI预测两亿多种蛋白质结构的能力，这对于新药研发是颠覆性的提效。Anthropic意图利用其强大的基础模型能力，结合Jumper在生物计算领域的顶级认知，打造出一套针对医疗、制药和生命科学的特种大模型矩阵。这不仅能避开与OpenAI在C端市场的惨烈红海绞杀，更能直接敲开辉瑞、强生等财大气粗的跨国药企的钱袋子。

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## 动了谁的蛋糕　行业棋盘的连锁反应

这场人事变动动摇了深层行业的利益格局。谷歌不仅失去了一张能在科技史留名的王牌，其在生命科学AI领域的绝对垄断地位也开始松动。未来，AI制药领域的竞争将不再是单纯的算力竞赛，而是“通用认知大模型”与“垂直领域顶尖Know-How”的结合能力之争。Anthropic的一步险棋，已经正式宣告了AI下半场的商业主战场，正从写诗写代码的文娱体验，向重塑人类生命健康边界的硬核产业疾驰而去。

诺奖得主出走折射谷歌人才阵痛 Anthropic的科学计算野心



> 阿里联合开源的LOGOS模型抛弃了传统复杂的3D几何坐标，用纯序列建模完成了对跨领域科学对象的统一编码，仅凭1B参数量便实现了对微软等超大参数模型的技术降维打击。

## 告别3D坐标迷宫　语言模型的降维突破

在过去几年的人工智能驱动科学（AI for Science）浪潮中，研究人员陷入了一个思维定势　如果要让机器理解蛋白质的折叠或小分子的结合，就必须喂给它极其复杂的3D空间坐标，并依赖庞大且耗时的几何神经网络来处理。这种基于几何空间的显式计算，不仅消耗了惊人的算力，更让不同模态的科学对象之间形成了“生殖隔离”。

阿里ATH-Token Foundry联合中国人民大学高瓴人工智能学院开源的LOGOS（Language Of Generative Objects in Science），给出了一种极具极客精神的解法。它完全抛弃了3D坐标输入，发明了一套共享词表的“文字描述法”。无论是蛋白质序列、抗体还是小分子材料，全部被强行“拍扁”，编码成统一的离散Token序列。这就好比将原本需要用三维全息投影才能看懂的建筑图纸，翻译成了一本盲人也能摸读的盲文书籍。大模型只需在同一个生成空间中“自回归”地阅读这些序列，就能在计算的内隐空间中重构出复杂的3D互作规律。

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## 消除学用脱节　1B参数逆袭的核心逻辑

这种架构上的重塑，直接带来了算力分配逻辑的革命。过去，模型在预训练时学习的知识，和它在下游实际应用时面对的任务存在严重的“目标偏差”。换一个研究环节，往往就需要重新微调甚至更换模型架构，导致沉没成本极高。

LOGOS的精妙之处在于实现了形式与目标的绝对对齐。预训练数据的序列形式完全等同于下游任务的输入输出，模型在预训练时预测下一个词（Next-token prediction）的动作，就是它在下游进行条件生成时的动作。这种底层知识共享机制，让科学对象之间实现了语言相通。当模型阅读氨基酸序列时，能够直接关联并生成对应的小分子结构。

技术红利直接体现在了参数效率上。参数规模仅为1B的LOGOS，在面对微软采用混合专家架构且参数量庞大得多（8x7B）的NatureLM时，不仅在六大代表性科学任务上毫不逊色，甚至在多项指标上实现了超越。这证明了在科学大模型的赛道上，寻找正确的数据表征语法，比盲目堆砌算力规模要有效得多。

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## 开源生态的涟漪效应预判

LOGOS毫无保留地开源模型权重与推理代码，将对整个AI制药与材料科学领域的下游开发者产生深远影响。过去，中小规模的实验室想要进行大分子互作研究，往往会被几何大模型高昂的推理成本劝退。如今，仅需几分之一的算力成本，就能在普通显卡上运行这一纯序列生成的科学基础模型。它不仅降低了计算生物学的入门门槛，更预示着未来所有的多模态科学难题，都可能被大语言模型这把万能钥匙统一拆解。

阿里开源科学大模型LOGOS 以统一语法重构生物计算范式



> **导语**
> 上海人工智能实验室开源全球最大科学多模态模型，基于MoE架构实现万亿参数与极致算力效率平衡，在AI4S领域确立国际领先地位，并全面开放SAGE架构技术链路。

## 科学计算领域的参数里程碑

全球开源 AI 社区近日迎来了一次重量级的技术刷新。上海人工智能实验室正式发布并开源了 **Intern-S1-Pro**，这是一款参数量达到万亿级别（1T）的科学多模态大模型。

该模型的发布不仅打破了开源社区的参数规模纪录，更标志着国产 AI 在 **AI for Science (AI4S)** 这一前沿赛道上取得了战略性突破。在综合学科评测中，Intern-S1-Pro 展现出了令人惊叹的专业能力，其复杂数理逻辑推理水平已达到奥林匹克竞赛金牌标准。在真实的科研场景下，它能够作为高水平的智能体辅助科学家进行实验设计与数据分析，其实力已稳居全球开源模型的第一梯队。

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## 混合专家架构与物理直觉

在庞大的参数规模之下，Intern-S1-Pro 的技术内核同样精妙。研发团队采用了先进的 **混合专家架构（MoE）**，虽然总参数量高达1万亿，但通过高效的动态路由机制，模型在处理每一次具体任务时，仅需激活 **220亿（22B）** 参数。这种设计极大地降低了推理成本，实现了超大规模模型在算力效率上的最优解。

为了让 AI 真正理解科学规律，团队还引入了创新的“通专融合”技术架构 SAGE。通过引入傅里叶位置编码并重构时序编码器，模型仿佛拥有了“物理直觉”，能够统一理解从微观粒子信号到宏观物理现象的复杂规律。这一技术突破攻克了超大 MoE 模型训练中常见的稳定性难题，证明了国产团队在底层算法架构上的原创能力。

## 全链路自主可控的生态底座

Intern-S1-Pro 的意义远超模型本身，它是一次从原创架构到国产算力基座的完整技术验证。目前，该模型已在 GitHub 和 HuggingFace 等主流平台全面开源，并提供在线体验服务。

这一举措为全球科研机构和开发者提供了一个开放、共享的高性能基础设施。通过降低顶级科学模型的获取门槛，上海人工智能实验室正在加速构建一个基于国产技术的科研 AI 生态，为未来的科学发现提供源源不断的智能动力。

![Google_AI_Studio_2026-02-05T02_39_28.314Z.png](https://static.downly.cn/images/f3ead6a4fb51a05a89f7d6f330992612.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

国产开源新高地：万亿参数Intern-S1-Pro发布，数理推理对标奥赛金牌



> 在科学研究领域，数据和基础模型的开放共享是推动创新的重要力量。特别是在分子科学、材料发现以及神经科学等领域，对大规模、高质量的数据集和能够理解原子层面相互作用的模型有着迫切的需求。近日，科技巨头 Meta AI 宣布开源了两项重要的资源-一个大规模的分子数据集 OMol25 和一个全新的原子通用模型 UMA（Universal Model for Atoms），旨在加速这些前沿科学领域的进展。



## 科学研究的瓶颈-数据稀缺与模型局限

分子科学、材料科学和神经科学的研究都涉及对原子和分子层面的复杂相互作用的理解和预测。然而，这些领域面临一些共性挑战：

*   **高质量数据稀缺-** 获取大规模、标注准确的实验数据通常耗时耗力，且成本高昂。
*   **计算模型局限-** 现有的计算模型往往针对特定领域或特定类型的分子/材料，泛化能力有限。
*   **跨领域知识鸿沟-** 分子、材料和神经科学虽然都在微观层面有所关联，但研究方法和数据形式存在差异，缺乏统一的建模框架。

这些瓶颈限制了科学家们利用机器学习和人工智能技术进行更深入探索和发现的速度。



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## OMol25-迈向更全面的分子数据集

为了缓解高质量分子数据稀缺的问题，Meta AI 开源了 OMol25 数据集。这个数据集据称是一个包含大量分子结构和属性信息的综合性资源。相较于现有的分子数据集，OMol25 可能具有以下优势-

*   **规模更大-** 包含更多的分子实例和更丰富的属性。
*   **多样性更强-** 可能涵盖不同类型的分子，包括有机分子、无机分子、生物分子等。
*   **标注更全面-** 除了基本的分子结构信息，可能还包含更复杂的物理、化学、生物学属性数据。

大规模、多样化且标注全面的分子数据集，能够为训练更强大的分子性质预测模型和生成模型提供坚实的基础。



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## UMA-构建原子层面的通用理解模型

除了数据集，Meta AI 还提出了并开源了原子通用模型 UMA。顾名思义，UMA 的目标是建立一个能够理解和预测不同原子之间相互作用的通用模型，无论这些原子构成的是分子、材料还是生物系统（如蛋白质或神经元）。UMA 的提出，可能基于以下理念-

*   **原子作为基本单元-** 无论是分子还是材料，其核心都是原子的排列和相互作用。
*   **通用规律存在-** 原子之间的相互作用可能存在跨领域的通用规律。
*   **利用大规模数据学习-** 通过在大规模数据集（包括 OMol25）上进行训练，让模型学习这些通用规律。

UMA 如果能够成功实现其目标，将极大地降低在不同科学领域建立特定计算模型的门槛，实现跨领域的知识迁移和预测能力。它可以为材料设计、药物发现、脑科学研究等提供统一的底层建模工具。



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## 加速科学发现-应用前景与影响

OMol25 数据集和 UMA 模型的开源，预计将对相关科学研究领域产生深远影响-

*   **加速材料发现-** 帮助科学家预测新型材料的性能，设计具有特定功能的材料。
*   **推动药物研发-** 加快潜在药物分子的筛选和设计过程。
*   **深化神经科学理解-** 可能有助于模拟和理解神经元之间的相互作用，甚至构建更精确的大脑模型。
*   **促进 AI for Science 发展-** 为利用人工智能解决科学难题提供强大的数据和工具支持。
*   **降低研究门槛-** 开源资源使得更多研究人员能够接触和利用这些先进的数据和模型。

Meta AI 的这一举措，体现了科技公司在推动基础科学研究方面的责任和贡献。通过开放这些关键资源，Meta 期望能够激发全球科学界的创新活力，加速人类在物质世界和生命科学领域的探索步伐。这项工作也再次证明了 AI 在赋能基础科学研究方面的巨大潜力。


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