Efficiency of Intelligence,
for Decentralized Discoveries

科学发现的速度，正被资源的分布所决定

今天的科学发现依赖三件昂贵的东西：大规模算力、精密实验设备，以及有能力同时驾驭二者的少数团队。结果并不总是最优的问题被最先回答——大量有判断力的研究者，被挡在门槛之外。

人工智能改变了这个结构的成本。当模型承担起搜索、模拟、设计与推理中的大部分工作，一次发现的边际成本会显著下降；发现的能力，也就可以从少数机构扩散到更广泛的科研网络之中。

我们构建什么

1. 01

   科学基础模型

   面向分子、材料、蛋白质与反应路径的表示学习与预训练方法，让模型获得可跨任务迁移的科学表征。

2. 02

   生成式设计与模拟

   以生成模型与代理模型替代部分高成本的第一性原理计算，加速候选分子与材料空间的搜索。

3. 03

   自主实验闭环

   把主动学习、实验编排与自动化实验平台连接为「预测—实验—修正」的闭环，减少人工试错。

4. 04

   科研智能体与工具链

   面向文献理解、假设生成、计算复现与数据整理的智能体系统，把研究者的时间还给判断与创造。

我们如何工作

1. 01

   从开放数据出发

   建立在公开数据集与基准之上，结果可复现、可比较、可被外部检验。

2. 02

   让实验约束模型

   模型提出假设，实验给出裁决。我们不以基准分数替代物理与化学的约束。

3. 03

   开放工具与标准接口

   研究成果应当能被其他团队直接使用、复现与扩展，而不是停留在演示之中。

合作与联系