在通用大模型（LLM）如火如荼的今天，AI for Science（科學(xué)智能）正成為人工智能角逐的下一座高地。

然而，擺在科研人員面前的現(xiàn)實是殘酷的：現(xiàn)有的科學(xué)多模態(tài)模型往往依賴海量且難以獲取的數(shù)據(jù)，且訓(xùn)練過程如同 “黑盒”，難以復(fù)現(xiàn)和改進。我們是否真的需要數(shù)以億計的數(shù)據(jù)才能教會 AI 理解科學(xué)？

近日，來自上海交通大學(xué)、深勢科技（DP Technology）、記憶張量（MemTensor）、中國科學(xué)院理論物理研究所等機構(gòu)的研究團隊聯(lián)合發(fā)布了Innovator-VL。這不僅是一個性能卓越的多模態(tài)大模型（MLLM），更是一份獻給開源社區(qū)的“科學(xué)智能實戰(zhàn)指南”。它用事實證明：無需盲目堆砌數(shù)據(jù)，通過精巧的數(shù)據(jù)篩選與透明的訓(xùn)練策略，僅需極小的數(shù)據(jù)量，同樣能鍛造出頂尖的科學(xué)推理引擎。

• 論文鏈接: https://arxiv.org/pdf/2601.19325
• 代碼鏈接: https://github.com/InnovatorLM/Innovator-VL
• 模型 & 數(shù)據(jù)鏈接: https://huggingface.co/collections/InnovatorLab/innovator-vl
• 主頁鏈接: https://innovatorlm.github.io/Innovator-VL

科學(xué)發(fā)現(xiàn)的 「新眼睛」：Innovator-VL 是什么？

Innovator-VL 是一款專為科學(xué)領(lǐng)域定制的多模態(tài)大模型。它不僅能看懂日常圖像，更能深度理解化學(xué)結(jié)構(gòu)、物理公式、生物圖像等多領(lǐng)域的復(fù)雜科學(xué)數(shù)據(jù)。

不同于業(yè)內(nèi)追求參數(shù)與數(shù)據(jù)規(guī)模的 “暴力美學(xué)”，Innovator-VL 走出了一條“四兩撥千斤”的道路：以更少的數(shù)據(jù)，換取更強的智能。

仰觀宇宙，俯察毫末：All in One 的全能科學(xué)視野

科學(xué)研究往往跨越巨大的尺度，從微觀粒子的躍遷到宏觀星系的演化。Innovator-VL 實現(xiàn)了"All in One"的宏觀微觀全理解，打破了學(xué)科間的壁壘。

• 微觀世界： 分子式、反應(yīng)式、NMR 譜圖、冷凍電鏡圖、晶體結(jié)構(gòu)、蛋白質(zhì)；
• 宏觀世界： 地理圖像、天文觀測、遙感影像、光學(xué)成像；
• 數(shù)理邏輯： 數(shù)學(xué)幾何圖像、復(fù)雜表格、算法流程圖。

讓我們通過兩個真實的評測案例，看看 Innovator-VL 如何像科學(xué)家一樣思考。

案例一：仰觀宇宙 —— 天文光變曲線分析

在天文學(xué)中，通過光變曲線判斷天體類型是一項硬核技能。Innovator-VL 展現(xiàn)了驚人的邏輯推理能力：

問題：基于提供的不同波段圖像，這是什么類型的光變曲線？

A. SLSN-I（超亮超新星 I 型）

B. SNIa（Ia 型超新星）

C. AGN（活動星系核）

D. SNIbc（Ibc 型超新星）

案例二：俯察毫末 —— 有機化學(xué)反應(yīng)預(yù)測

面對復(fù)雜的有機化學(xué)結(jié)構(gòu)，Innovator-VL 能夠像資深化學(xué)家一樣拆解反應(yīng)機理。

問題：根據(jù)給定的反應(yīng)物，判斷最可能的反應(yīng)類型

三大核心突破：重新定義科學(xué) MLLM

除了上述強大的實戰(zhàn)能力，Innovator-VL 在技術(shù)路線上也做出了三大突破：

1. 拒絕 “黑盒”：全流程極致透明

目前的 “開源” 往往只停留在權(quán)重層面，訓(xùn)練細節(jié)諱莫如深。Innovator-VL 團隊選擇了一條徹底的開源之路。

我們不僅發(fā)布了模型權(quán)重，更提供了端到端可復(fù)現(xiàn)的完整流水線：

• 數(shù)據(jù)工程： 詳盡的數(shù)據(jù)采集、清洗與預(yù)處理方法論；
• 訓(xùn)練細節(jié)： 完整的 SFT（指令微調(diào)）與 RL（強化學(xué)習(xí)）策略；
• 優(yōu)化秘籍： 詳細的超參數(shù)配方與評測框架。
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這使得 Innovator-VL 成為了一套 “教科書級” 的方案，任何科研團隊都可以在此基礎(chǔ)上，快速構(gòu)建屬于自己領(lǐng)域的科學(xué)大模型。

2. 數(shù)據(jù)效率的奇跡：不到 500 萬條科學(xué)數(shù)據(jù)足矣

行業(yè)內(nèi)訓(xùn)練多模態(tài)大模型，數(shù)據(jù)量動輒上億。而 Innovator-VL 創(chuàng)造了一個效率奇跡：

僅憑不到 500 萬條精心挑選的科學(xué)訓(xùn)練樣本，便在多項科學(xué)基準測試中超越了許多依賴海量數(shù)據(jù)的模型。

• 核心邏輯：Quality > Quantity。

團隊通過從文獻中提取高質(zhì)量圖文對，并生成多樣化的指令微調(diào)數(shù)據(jù)，讓模型學(xué)會了像科學(xué)家一樣 “思考” 和 “推理”，而非簡單地死記硬背像素模式。

3. 文武雙全：科學(xué)與通用性能的雙向奔赴

以往的科學(xué)模型往往是 “偏科生”—— 懂了科學(xué)，忘了通用。

Innovator-VL 成功打破了這一魔咒，實現(xiàn)了科學(xué)能力與通用能力的完美融合：

• 科學(xué)領(lǐng)域： 在化學(xué)、生物、地理等多學(xué)科基準測試中表現(xiàn)卓越。
• 通用領(lǐng)域： 在通用視覺理解、多模態(tài)邏輯推理任務(wù)上，完全不遜色于同規(guī)模的頂尖通用模型。
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這意味著，你不需要在 “科學(xué)專家” 和 “生活助手” 之間做選擇，Innovator-VL 兩者兼得。

探索未來：構(gòu)建科學(xué)智能的基石

Innovator-VL的意義遠超模型本身。它驗證了一條高效、透明、可復(fù)現(xiàn)的 AI for Science 開發(fā)路徑。

它告訴我們：即使沒有科技巨頭般的算力與數(shù)據(jù)資源，高校與研究機構(gòu)依然可以構(gòu)建出世界一流的科學(xué)大模型。

正如團隊在論文中所言：

“在缺乏大規(guī)模數(shù)據(jù)的情況下，高效且可復(fù)現(xiàn)的科學(xué)多模態(tài)模型不僅是可能的，更是通向未來科學(xué)發(fā)現(xiàn)的實用途徑?！?/p>

Innovator-VL 現(xiàn)已全面開源，我們誠邀全球開發(fā)者與科研人員共同探索，讓 AI 成為照亮科學(xué)探索之路的火炬！