InternLM Ra Mắt Mô Hình Đa Phương Thức Intern-S2-397B Cho AI Khoa Học Và Agent Dài Hạn

InternLM đã ra mắt Intern-S2-397B, một mô hình nền tảng đa phương thức quy mô 397 tỷ tham số được thiết kế cho suy luận khoa học và các agent tương tác chu kỳ dài. Mô hình này giới thiệu một phương pháp tiền huấn luyện mới cho phép học trực tiếp từ các trang tài liệu khoa học thô để mô hình hóa đồng thời ngữ nghĩa văn bản và bố cục thị giác mà không cần qua phân tích cú pháp trung gian. Việc phát hành mô hình này thiết lập một cột mốc năng lực mới cho AI đa phương thức mã nguồn mở, hỗ trợ các ứng dụng khoa học nâng cao như thiết kế tương tác sinh học phân tử và tạo cấu trúc vật liệu. Ngoài ra, việc kết hợp với môi trường sandbox cho học tăng cường agent giúp thúc đẩy các quy trình nghiên cứu khoa học tự động đa bước phức tạp. Intern-S2-397B mở rộng học tăng cường trên hơn 20 lĩnh vực khoa học chuyên sâu nhằm tăng cường cả khả năng suy luận tổng quát lẫn các nhiệm vụ tạo dữ liệu chuyên biệt. Nhờ học trực tiếp trong một không gian biểu diễn chung, mô hình duy trì sự tương quan giữa văn bản và hình ảnh, nâng cao khả năng suy luận không gian và tối ưu hóa hiệu suất dữ liệu.