7月，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（簡稱“WAIC 2024”）在上海順利舉行。作為大會分論壇之一，由長三角國家技術創新中心主辦的“2024 WAIC 長三角協同創新AI新質生產力發展論壇”同期舉辦，本次論壇邀請了國內外產學研用領域專家、學者和企業等代表，共同探討人工智能在推動新質生產力發展中的作用及趨勢。

思必馳聯合創始人、首席科學家俞凱受邀出席“2024 WAIC 長三角協同創新AI新質生產力發展論壇”，并帶來《AI4S 新質生產力，面向通用科學智能的跨模態語言大模型》的主題演講，為與會嘉賓分享面向通用科學智能的跨模態語言大模型ChemDFM，展示大模型在科學領域的應用潛力，探討通用大模型推動科學研究的發展路徑。

近年來，隨著大模型浪潮的興起，面向各個場景的大模型應用紛紛涌現，為行業帶來效率的提升。在科學領域，以大模型為代表的人工智能技術正逐漸賦能科學研究。

活動上，俞凱向與會嘉賓介紹了化學領域大模型的優勢：“化學領域大模型相較于通用大模型，具有更豐富的化學知識、能理解多種模態更多樣的化學信息，更強大的解決化學問題的能力。相較于傳統小模型，可以使用自然語言作為知識與對話的橋梁，實現不限于內容與范圍的知識問答，具備錯誤反思與糾正，方案細化與解釋等能力。”

隨后，俞凱分享了思必馳大模型在化學領域的最新研究成果。2024年3月12日，思必馳-上海交大智能人機交互聯合實驗室、蘇州實驗室共同發布了首個針對化學科學的百億級專業化大模型ChemDFM。ChemDFM模型基于經典開源大模型LLaMa，引入了海量的化學基礎與前沿知識，充分學習并掌握化學科學的專有語言與表達方式，最終以130億的參數量在大多數化學相關的能力上超越了公認最強大的模型GPT-4。此外，在進一步的評測中ChemDFM顯示出了其他類似模型幾乎不具備的結合內部知識理解和分析陌生分子的能力，實現了在面對陌生分子或者陌生反應時，結合相關的化學知識進行推理與回答。

近期，來自浙江大學 NLP 實驗室與騰訊 AI Lab 的研究者構建了 SciKnowEval 評測基準，定義了 L1 到 L5 不同層級的科學智能，共包含化學和生物領域 50,000 個不同層次的科學評測題目，并利用該數據集用于對 20 個開源和閉源 LLMs 進行基準測試。

作者評測了上海交通大學、蘇州實驗室和思必馳聯合研發的 ChemDFM-13B，通過測評發現，在專業領域知識測試中，ChemDFM-13B表現優秀，不僅全面領先其他開源模型，其化學水平也整體逼近 GPT-4o、Gemini1.5-Pro 等千億甚至萬億參數的通用大模型，顯示出垂域科學大模型的優勢。在化學領域最高級的 L5 級任務中，ChemDFM-13B 甚至全面超越了通用大模型。

最后，俞凱表達了對未來大模型的展望，他認為，我們要構建中國人自己的科學智能語言大模型，建立自主知識產權科學智能基座模型，利用科研第五范式推進科學發現。

按下大模型應用加速鍵，助推長三角一體化發展

思必馳在大模型領域取得的成果，正是得益于長三角地區創新體系的有力支撐和協同發展。

近年來，思必馳不斷發揮自身潛力，用實際行動推動長三角一體化發展，積極促進產業鏈上下游交流合作。2023年2月，思必馳獲得“蘇州市創新聯合體”授牌；2024年1月，思必馳獲批建設江蘇省人工智能語言計算創新聯合體；2024年6月，由思必馳牽頭組建的“長三角語言計算創新聯合體”正式成立，這也是首批成立的12個長三角創新聯合體之一。同時，思必馳作為江蘇省科創龍頭企業代表，簽署了長三角AI+場景聯合創新戰略合作協議。

今后，思必馳將不斷推進在長三角地區的區域賦能，緊密聯系產業鏈上下游企業，開展產業重大前沿技術協同攻關，為長三角一體化發展注入源源不斷的動力。

審核編輯：彭菁