Shusheng-S2 Inafanya kazi

Shusheng-S2 ni modeli msingi kubwa ya multimodal yenye vigezo bilioni 397, iliyotolewa kama chanzo huria na Maabara ya Shanghai ya Akili Bandia, na ni modeli kubwa inayoelewa zaidi sayansi. Kupitia usanifu wa Memory Decoder, modeli hii huleta moduli za kitaalamu za kumbukumbu zinazoweza kuchomekwa, na hivyo kupanua maarifa ya nyanja mbalimbali bila kuifundisha upya modeli kuu. Uwezo wa jumla wa Shusheng-S2 uko katika kundi la juu zaidi la modeli huria; inaongoza kwa kiasi kikubwa katika tathmini za kisayansi za biolojia, sayansi ya vifaa na nyanja nyingine, huku uwezo wake wa kufikiri kihisabati ukifikia kiwango cha Gemini 3.1 Pro. Pia ina uwezo wa kufanya utafiti wa muda mrefu na wa kutumia mawakala wenye akili.

Maswali na ufikiri kuhusu maarifa ya kisayansi: Hutoa uelewa na uwezo wa kuzalisha majibu wa kiwango cha kitaalamu katika biolojia, sayansi ya vifaa na nyanja nyingine, ikiwa inaongoza kwa kiasi kikubwa dhidi ya modeli nyingine kuu za chanzo huria na zilizofungwa.
Ufikiri mkali wa muda mrefu wa kihisabati: Inaweza kuendelea kwa saa kadhaa kufanya ufikiri na uthibitishaji katika viwango vya hisabati za mashindano na hisabati ya juu kama IMO-Proof na AdvancedMathBench, na kufikia kiwango cha Gemini 3.1 Pro.
Utekelezaji wa kazi za utafiti: Inaweza kuendelea kuchanganua, kufikiri na kuboresha suluhisho kwa matatizo halisi ya utafiti, kama vile kubuni vifungamanishi vya protini na kujenga miundo ya fuwele.
Utekelezaji huru wa mawakala wenye akili: Kwa kutoa amri changamano kwa sentensi moja, inaweza kwa uhuru kufanya utafutaji, kugawanya kazi, kushirikiana na zana na kupanga suluhisho.
Uwezo wa jumla: Uwezo wa jumla katika maarifa, msimbo na nyanja nyingine uko katika kundi la juu zaidi la modeli huria.

Fuatilia kwenye WeChat na ujibu “chanzo huria” ili ujiunge na kikundi cha mawasiliano cha miradi ya AI ya chanzo huria
Usanifu wa kumbukumbu za kitaalamu unaoweza kuchomekwa wa Memory Decoder: Unatumia utaratibu wa Memory Decoder, ambapo maarifa ya kitaalamu ya kila nyanja hujifunzwa na kuhifadhiwa na moduli huru za kumbukumbu. Wakati wa kuziunganisha, hakuna haja ya kurekebisha vigezo vya modeli kuu. Katika mchakato wa ufikiri, modeli huratibu kwa nguvu mchango wa modeli kuu na kumbukumbu za kitaalamu kulingana na muktadha wa sasa, na kuunganisha maarifa ya nyanja hiyo katika mnyororo kamili wa ufikiri.
Uwezo wa ufikiri wa muda mrefu na mawakala wenye akili: Shusheng-S2 imeimarisha uwezo wa kufikiri kwa muda mrefu huku ikihifadhi uwezo wa jumla. Kupitia utaratibu wa uchunguzi, ufikiri na uthibitishaji endelevu, inaweza kusaidia utekelezaji wa kazi za kiwango cha utafiti wa kisayansi kwa saa kadhaa. Pia imejenga mfumo wa mawakala wenye akili unaoiwezesha modeli kuelewa malengo ya kazi, kugawanya hatua kwa uhuru, kuchagua na kutumia zana mbalimbali kwa ushirikiano, na kurekebisha hatua zinazofuata kulingana na mrejesho wa utekelezaji.
Uboreshaji shirikishi wa uwezo wa kompyuta wa Ascend: Modeli hii inashirikiana kwa kina na mfumo wa kompyuta wa Ascend, ikiwa imeboreshwa kwa kina katika vipengele muhimu kama vile ukokotoaji, mawasiliano na kumbukumbu ya video. Inachunguza njia ya maendeleo ya pamoja kati ya kuimarisha uwezo wa modeli na kuboresha miundombinu ya kompyuta ya ndani, na kutoa msingi wa chini kwa kazi kubwa za ukokotoaji wa kisayansi.
Utafiti wa mafunzo ya awali katika nafasi fiche (NCP-ArchPreview): Kwa kulenga usanifu wa kizazi kijacho, Maabara ya Shanghai ya AI imependekeza kazi ya mafunzo ya awali katika nafasi fiche ya aina ya JEPA ya Next Concept Prediction. Modeli haitabiri tena Token inayofuata pekee; badala yake, kupitia Concept Module maalum, hutabiri katika nafasi fiche dhana za kisemantiki za kipekee zinazovuka Token, kisha hutumia utabiri huo kuongoza uzalishaji wa msingi wa kiotoregresivu.

Uzoefu mtandaoni: Tembelea https://chat.intern-ai.org.cn/ ili kuzungumza moja kwa moja na kujaribu uwezo mbalimbali wa Shusheng-S2.
Matumizi ya API: Watumiaji wote wanaweza kutumia kiwango cha API cha bure kilichofunguliwa. Kwa kiwango cha juu zaidi, tembelea https://internlm.intern-ai.org.cn/api/strategy na utume ombi.
Upatikanaji wa modeli: Pakua uzani wa modeli kutoka HuggingFace.
Usambazaji wa ndani: Fuata hazina ya GitHub https://github.com/InternLM/Intern-S1 kwa usambazaji; mazingira ya uwezo wa kompyuta ya Ascend yamepata urekebishaji na uboreshaji wa kina.

Uwezo bora wa kisayansi: Inaongoza kwa kiasi kikubwa dhidi ya modeli kuu za sasa za chanzo huria na zilizofungwa katika tathmini za kazi za kisayansi za biolojia, sayansi ya vifaa na nyanja nyingine.
Kumbukumbu za kitaalamu zinazoweza kuchomekwa: Usanifu wa Memory Decoder unawezesha kuunganisha maarifa ya nyanja mpya bila kurekebisha vigezo vya modeli kuu, na kupunguza kwa kiasi kikubwa gharama ya kupanua nyanja.
Uwezo wa jumla bila maelewano: Pamoja na kupanua uwezo wa kitaalamu, uwezo wa jumla katika maarifa, msimbo na mawakala wenye akili unabaki katika kundi la juu zaidi la modeli huria.
Uwezo wa ufikiri wa muda mrefu: Inaweza kufanya ufikiri mkali wa kihisabati na utafiti kwa saa kadhaa mfululizo, ikifikia kiwango cha Gemini 3.1 Pro na kuzidi katika baadhi ya vipimo.
Uwezo wa utekelezaji wa mawakala wenye akili: Inaweza kugawanya kazi changamano kwa uhuru na kushirikiana na zana nyingi; kwa sentensi moja inaweza kuzalisha kazi kamili kama modeli ya 3D CAD ya roketi ya Long March 7.

Hazina ya GitHub: https://github.com/InternLM/Intern-S1
Hazina ya modeli ya HuggingFace: https://huggingface.co/internlm/Intern-S2-397B

Utafiti na maendeleo ya sayansi ya maisha: Inashughulikia DNA, RNA, protini na uchanganuzi wa mwingiliano wa molekuli za kibaolojia, kama vile kubuni na kuboresha kwa kuendelea molekuli teule za vifungamanishi vya protini kwa kulenga IL-7Rα katika tiba ya kinga.
Ubunifu wa vifaa na miundo ya fuwele: Kulingana na fomula ya kemikali, hukamilisha kiotomatiki ulinganifu wa makundi ya nafasi pamoja na ujenzi wa kimfumo wa vigezo vya kimiani na koordinati za atomi, na kugeuza utafutaji wa vifaa vipya kutoka “majaribio kwa kutegemea uzoefu” hadi “uendeshaji unaoongozwa na modeli”.
Utafiti wa hisabati na nadharia: Kwa matatizo changamano ya hisabati za mashindano, hisabati ya juu na kiwango cha mitihani ya udaktari, hufanya ufikiri endelevu, uthibitishaji na kutoa majibu makali kwa saa kadhaa, hivyo kusaidia utafiti wa nadharia.
Ubunifu wa uhandisi na uendeshaji wa mawakala wenye akili: Kwa sentensi moja inaweza kuzalisha kazi changamano za uhandisi na kukamilisha kwa uhuru utafutaji wa taarifa, ugawaji wa kazi na uratibu wa zana nyingi.