问小创
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近日，AI科研工具企业Synthetic Sciences正式发布开源AI工作台OpenScience。该产品具备模型无关特性，可支持机器学习、生物学、物理学、化学等多领域的完整科研流程运转，为全球科研人员降低跨学科AI工具部署门槛，有望大幅提升基础科研领域的AI落地效率。
随着AI技术向基础科研领域渗透，不同学科的模型适配难题正在成为阻碍效率提升的核心瓶颈。有调研数据显示，当前生命科学、理论物理等领域的科研团队，平均要拿出近22%的项目时间用于AI工具的底层环境适配，非计算机背景的科研人员使用前沿AI模型的门槛更是高出行业平均水平3倍以上。
过去几年，针对细分科研场景的垂直AI模型呈现爆发式增长，从蛋白质结构预测到天体物理仿真，不同领域的模型架构、运行环境要求差异极大，不少跨学科研究项目需要同时对接3到5种不同的AI工具，数据互通、流程串联的成本极高。
不少科研团队曾尝试自行搭建统一工作台，但这类定制化工具往往仅适配内部需求，无法复用，也导致大量研发资源的重复投入。
不同于此前多数仅支持单一品类模型的科研工作台，此次Synthetic Sciences推出的OpenScience，核心差异点就在于其模型无关的底层架构——不管是通用大语言模型，还是生物、化学、物理领域的专用垂直模型，都可以在无需修改底层代码的前提下接入工作台，科研人员仅需通过可视化拖拽的方式，就能搭建从数据清洗、模型训练、结果仿真到结论验证的完整科研工作流。
同时该产品完全开源，所有科研团队都可以免费获取全部代码，根据自身研究需求自定义修改功能模块，无需支付任何商用授权费用。
据Synthetic Sciences透露，OpenScience后续将上线社区贡献板块，鼓励全球科研人员上传适配不同研究场景的工作流模板，降低同领域研究者的工具搭建成本。
接下来团队还将和全球12所顶尖高校的重点实验室达成合作，针对新药研发、高能物理仿真等重点科研场景推出专项优化包，预计到2027年，该工作台有望覆盖全球超过15%的前沿基础科研团队。
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