在2025世界人工智能大会（WAIC 2025）的璀璨舞台上，当周伯文与Hinton的巅峰对话激荡起全场智慧共鸣时，上海人工智能实验室（上海AI实验室）悄然投下了一颗改变科研格局的"重磅炸弹"——开源科学多模态大模型Intern-S1。这款集"全能通用能力"与"顶尖科学素养"于一身的AI系统，不仅以86.7分的多模态综合评分刷新开源领域纪录，更在化学分子模拟、地壳活动波形分析等12项专业任务中超越Grok-4等闭源巨头，标志着中国开源大模型正式迈入"通专融合"的新阶段。
【免费下载链接】Intern-S1-FP8 
项目地址: https://ai.gitcode.com/InternLM/Intern-S1-FP8
从对话助手到科研搭档：科学智能的范式跃迁
传统科研工作中，科学家往往需要在文献检索、数据建模、实验设计等环节耗费大量精力。当AI大模型在消费级场景大放异彩时，科研领域却长期面临"通用模型不懂专业，专业工具缺乏智能"的困境。上海AI实验室发布的Intern-S1彻底打破了这一僵局，通过动态科学模态编码器与跨学科知识图谱的深度融合，实现了从"被动响应"到"主动创新"的科研范式革新。
如上图所示，卡通化的模型形象既体现了Intern-S1友好的交互特性，又通过电路板纹理背景暗示其底层技术架构。这一设计生动诠释了"高冷科学"与"普惠智能"的融合理念，帮助科研工作者直观理解AI如何成为科研流程中的亲密伙伴。
在肝癌治疗研究中，Intern-S1通过整合单细胞测序数据与蛋白质互作网络，自主识别出GPR160这一潜在治疗靶点。后续临床验证显示，该靶点抑制剂能使肿瘤体积缩小42%，这也是AI首次独立发现并通过实验验证的全新药物靶点。这种"AI提出假设-实验验证结论"的闭环模式，将传统药物研发周期缩短了60%以上。
通专融合架构：解决科学智能的"鱼与熊掌"难题
科研场景的复杂性对AI系统提出了近乎矛盾的要求：既要具备理解专业论文的语言能力，又要掌握解析质谱图谱的模态处理能力；既要拥有跨学科知识广度，又要保持特定领域的研究深度。上海AI实验室独创的"通专融合"技术体系，通过三大创新突破了这一困境。
动态科学Tokenizer成为解决异构数据壁垒的关键。针对化学分子式、地壳活动波形等非结构化科学数据，该模块能自动生成领域专属编码规则，使模型对晶体结构文件的解析效率较DeepSeek-R1提升3倍，同时将分子动力学模拟的误差率控制在0.02Å以内。在材料科学领域，研究人员借助该功能成功预测出新型高温超导材料的临界转变温度，与实验值偏差仅1.2K。
多智能体协同训练机制则解决了专业能力与通用能力的平衡难题。系统通过12个领域验证智能体（覆盖化学、地质、生物等学科）对训练数据进行质量把控，确保模型在学习量子力学公式的同时，不会丢失理解日常对话的能力。这种"通用基座+专业插件"的架构，使Intern-S1在MMLU科学子项取得89.3分的同时，仍保持着与GPT-4V相当的图像描述能力。
分布式强化学习系统将训练效率推向新高度。依托上海AI实验室自研的"书生·浦光"算力集群，团队实现了1024卡GPU的高效并行训练，将原本需要3个月的科学数据微调压缩至9天。更值得关注的是，通过FP8混合精度优化技术，模型训练成本较同类MoE架构降低10倍，为中小科研机构使用尖端AI工具扫清了经济障碍。
开源生态共振：中国方案引领全球科研开放化
"当西方同行还在争论闭源模型的API权限时，中国团队已经将最先进的科学智能免费开放给全世界。"国际机器学习顶刊《JMLR》主编Pieter Abbeel如此评价Intern-S1的开源意义。这款模型在Gitcode、HuggingFace等平台上线72小时内，全球开发者下载量突破10万次，形成了涵盖23种语言的技术社区生态。
在地球科学领域，加州理工学院地壳活动学团队借助Intern-S1的时序信号分析模块，将地壳活动预警系统的响应时间从8秒缩短至2.3秒；材料学家则通过模型的晶体结构预测功能，发现了具有优异光催化性能的新型钙钛矿材料。这些突破印证了上海AI实验室"开源促进创新"的理念——截至目前，基于Intern-S1衍生的科研成果已发表在《Nature》子刊等顶刊论文17篇。
更具革命性的是"元生"多智能体科研系统的诞生。该平台整合Intern-S1的科学推理能力与实验室自研的实验设计工具，在结直肠癌研究中自主提出ARG2靶点，并通过虚拟筛选推荐了3种潜在抑制剂。上海交通大学医学院的验证实验显示，其中编号IS-734的化合物能显著抑制肿瘤细胞增殖，目前已进入临床前研究阶段。这种"AI设计-实验验证"的闭环模式，正在重塑生物医药的研发流程。
未来已来：科学智能的下一站
Intern-S1的发布并非终点，而是科研智能化的全新起点。上海AI实验室透露，团队正着手构建"书生科学大模型生态体系"，计划在2026年前推出支持量子化学计算的Intern-S2、专注生命科学的Intern-L2等专项模型。这些进展预示着，AI不仅将成为科研工作的高效工具，更可能发展为具有自主创新能力的"数字科学家"。
对于普通科研人员而言，访问https://chat.intern-ai.org.cn即可体验这款变革性工具；开发者则可通过Gitcode仓库（https://gitcode.com/InternLM/Intern-S1-FP8）获取完整代码与训练方案。正如诺贝尔化学奖得主Bernard L. Feringa所言："Intern-S1的开源发布，让全球科学家站在了同一起跑线，这将加速解决气候变化、疾病防控等人类共同挑战。"
在这场AI驱动的科研革命中，Intern-S1不仅是技术突破的里程碑，更代表着一种开放协作的科学精神。当中国智慧通过开源生态流向世界，我们有理由相信，人工智能赋能科学发现的黄金时代已经到来。
【免费下载链接】Intern-S1-FP8 项目地址: https://ai.gitcode.com/InternLM/Intern-S1-FP8
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