科学基础模型

英文：Scientific Foundation Model　分类：science

基本释义

在科学数据（分子、序列、材料、物理场）上大规模预训练的基础模型，可微调适配多种下游任务。它与语言大模型对应，是"AI for Science"的通用底座。

技术要点

代表包括：蛋白质（ESM、ProtTrans）、分子（ChemBERTa、Uni-Mol）、材料（M3GNet、CHGNet）、气象（Pangu-Weather）、单细胞（scFoundation）；以自监督（掩码预测、对比学习）预训练，统一表示后支持生成、预测与问答。评测用多任务基准与领域专家的任务验证。

应用场景

用于跨任务一站式科学建模（结构-功能-性质）、少样本科学预测与跨模态科学问答；科研机构与药企/材料企业将其作为领域 AI 平台的核心。

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