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Tongyi Lab veröffentlicht LOGOS als Open-Source-Projekt – das erste einheitliche wissenschaftliche Großmodell mit 1 Milliarde Parametern, das NatureLM übertrifft
Am 18. Juni 2026 gab Tongyi Lab die Open-Source-Veröffentlichung von LOGOS (Language Of Generative Objects in Science) bekannt, dem ersten domänenübergreifenden generativen Grundmodell für die Wissenschaft, das auf einer einheitlichen „wissenschaftlichen Grammatik“ basiert.
Dieses Modell, das gemeinsam von ATH-Token Foundry und dem Huoqian-Institut für Künstliche Intelligenz an der Renmin-Universität entwickelt wurde, zielt darauf ab, den fragmentierten Status quo „eine Aufgabe, ein Expertenmodell“ in der traditionellen KI für die Wissenschaft (AI4S) zu durchbrechen. Durch die Kodierung vielfältiger wissenschaftlicher Objekte – Proteine, kleine Moleküle, Materialien und chemische Reaktionen – in eine einheitliche diskrete Token-Sequenz ermöglicht es die domänenübergreifende Wissensintegration und autoregressive Generierung innerhalb eines nativen Großmodell-Frameworks.
Der zentrale Durchbruch von LOGOS liegt in seinem innovativen Design der „wissenschaftlichen Grammatik“ und der Technologie zur Diskretisierung räumlicher Interaktionen. Dies ermöglicht es dem Modell, komplexe 3D-Regeln für räumliche Interaktionen tiefgreifend zu verstehen und eine autoregressive Generierung durchzuführen, ohne auf knappe 3D-Koordinatendaten oder spezialisierte geometrische Netzwerke angewiesen zu sein, wodurch vollständige Konsistenz in Form und Zielsetzung zwischen Vortraining und nachgelagerten Aufgaben gewährleistet wird.
Auswertungsergebnisse zeigen, dass LOGOS-1B mit nur 1 Milliarde Parametern bei sechs repräsentativen Aufgaben durchweg mit domänenspezifischen Methoden gleichzieht oder diese übertrifft: Generierung von taschenkonditionierten Liganden, Retrosynthese-Vorhersage (Top-1-Genauigkeit 74,8 %), Identifizierung von Taschenstellen (Top-n-Genauigkeit 58,5 % auf dem HOLO4K-Datensatz) sowie die Generierung von MOF-Materialien (eine Steigerung des Anteils neuer Bausteine um 76 %). Bei einigen Aufgaben übertraf es sogar NatureLM – das 8×7B Parameter verwendet –, obwohl es nur 1/56 der Parameteranzahl nutzte.
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