书生-A1.5 Đang hoạt động

书生-A1.5（Sage-A1.5）là tác nhân khoa học 35B kết hợp năng lực tổng quát và chuyên biệt do Phòng thí nghiệm AI Thượng Hải phát triển, dựa trên năng lực tác vụ dài hạn của Agents-A1 và nền tảng khoa học 书生·端砚, hướng đến RSI trong kiểm chứng nghiên cứu khoa học thực tế: tự phân rã nhiệm vụ, điều phối nhiều tác nhân con nghiên cứu song song, đồng thời kích hoạt kiểm tra để nhận diện lỗ hổng bằng chứng và điều chỉnh giả thuyết. 书生-A1.5 bao phủ các trường hợp như khoa học thần kinh, điện hóa và tổng quan khoa học vũ trụ; thông qua đánh giá khoa học MVSP cùng quá trình tiến hóa dựa trên SFT/RL, hệ thống hỗ trợ triển khai lượng tử hóa trên 昇腾, 沐曦 và AMD, nhấn mạnh nghiên cứu tự chủ dài hạn có khả năng truy xuất và kiểm chứng.

Điều phối tác nhân: Tự phân rã các nhiệm vụ nghiên cứu khoa học phức tạp, điều phối nhiều tác nhân con đồng thời truy xuất, đối chiếu bằng chứng và tổng hợp kết luận.
Kiểm tra tác nhân: Tự 판단 thời điểm và đối tượng cần kiểm tra, phân biệt sự thật đã được chứng minh với giả thuyết cần xác minh, kịp thời điều chỉnh hướng truy xuất hoặc chiến lược nghiên cứu.
Thực thi nghiên cứu dài hạn: Kết nối truy xuất, giả thuyết, mã nguồn và kiểm chứng thành một vòng khép kín, bàn giao mã nguồn, dữ liệu, biểu đồ và báo cáo có thể truy xuất, kiểm chứng.
Hỗ trợ các lĩnh vực khoa học: Hướng đến các nhiệm vụ như khoa học thần kinh, điện hóa và tổng quan khoa học vũ trụ, hỗ trợ các đầu ra có cấu trúc như ma trận bằng chứng, bảng kiểm tra và nhật ký sửa đổi.
Hỗ trợ mã nguồn nghiên cứu: Phục vụ tối ưu hóa thuật toán và phát triển mã nguồn khoa học, bao phủ các bối cảnh đánh giá mã như SWE-Bench Pro, Multilingual và MLE-Bench-Lite.
Triển khai trên nhiều phần cứng: Cung cấp nhiều dạng lượng tử hóa, hỗ trợ NPU 昇腾, GPU 沐曦, AMD và các phần cứng khác, thuận tiện cho đối tác nghiên cứu và công nghiệp dùng thử.

Theo dõi WeChat và trả lời “开源” để tham gia nhóm trao đổi dự án AI mã nguồn mở
Nền tảng tác vụ dài hạn: Sage-A1.5 lấy năng lực tác vụ dài hạn của Agents-A1 làm nền tảng, dựa vào nền tảng khám phá khoa học 书生·端砚, đưa các hoạt động tổ chức, thực thi và điều chỉnh trong quy trình nghiên cứu vào quá trình huấn luyện. Nhờ đó, mô hình không chỉ biết gọi công cụ mà còn có thể kết hợp các năng lực hiện có trong nhiệm vụ dài hạn và linh hoạt điều chỉnh hành động tiếp theo theo bằng chứng mới.
Vòng lặp RSI được dẫn dắt bởi các tình huống thực tế: Con đường cốt lõi là “môi trường chính là dữ liệu”: lấy đánh giá khoa học làm động lực và dùng việc tổng hợp môi trường để cung cấp phản hồi, hình thành cơ chế tiến hóa liên tục trong đó chẩn đoán năng lực, xây dựng môi trường nhiệm vụ và huấn luyện mô hình thúc đẩy lẫn nhau, giúp mô hình tích lũy kiến thức lĩnh vực và sửa sai lệch suy luận trong tiến trình nghiên cứu thực tế.
Cơ chế căn chỉnh đánh giá MVSP: Nhóm đề xuất Đề xuất Khoa học Tối thiểu Có thể Kiểm chứng MVSP, đồng xây dựng các chuẩn đánh giá chất lượng cao với hơn mười bối cảnh khoa học lớn như cơ chế não, vật lý năng lượng cao, thiết kế vật liệu, phát triển thuốc mới, trí tuệ hóa học và chẩn đoán bệnh, căn chỉnh hướng lặp mô hình với nhu cầu thực tế của nhà khoa học và các vấn đề khoa học có thể kiểm chứng.
Sản xuất dữ liệu và tài nguyên huấn luyện: Dự án liên tục tạo dữ liệu SFT và tài nguyên huấn luyện RL thông qua mô phỏng không gian làm việc, triển khai chuỗi công cụ tính toán khoa học và môi trường sandbox chuyên nghiệp; đồng thời sử dụng AI for AI để nhận diện điểm nghẽn trong chuỗi nghiên cứu, tối ưu hóa việc điều phối công cụ và chiến lược kiểm tra của Scientific Harness, nâng cao hiệu quả và độ ổn định khi thực thi nhiệm vụ dài hạn.
Mô hình huấn luyện đa miền không đồng nhất: Trước sự khác biệt về phân bố nhiệm vụ liên ngành, mô hình suy luận và khung tác nhân, hệ thống áp dụng mô hình hai giai đoạn “tinh chỉnh có giám sát đa miền + hậu huấn luyện thống nhất”, kết hợp đường ống bất đồng bộ hoàn toàn và cơ chế lấy mẫu thích ứng để đồng thời tăng cường năng lực khám phá khoa học và lập trình kỹ thuật.

Truy cập cổng trải nghiệm: Mở trang trải nghiệm nền tảng 书生·端砚 https://discovery.intern-ai.org.cn/token-plan/home?tabIndex=0, đăng nhập và làm theo hướng dẫn trên trang để đăng ký/sử dụng hạn mức.
Chọn dạng mô hình: Chọn Sage-A1.5 trực tuyến hoặc phiên bản lượng tử hóa/mã nguồn mở về sau tùy điều kiện tính toán; với kịch bản triển khai riêng, chọn gói tương ứng cho NPU 昇腾, 沐曦 hoặc AMD.
Tạo nhiệm vụ nghiên cứu: Tạo dự án mới trong không gian làm việc, điền câu hỏi nghiên cứu, điều kiện ràng buộc, đầu ra mong muốn và yêu cầu về chuỗi bằng chứng có thể truy xuất.
Kết nối tài liệu và môi trường: Tải lên tài liệu, dữ liệu, mã nguồn hoặc nhật ký thí nghiệm; cấu hình chuỗi công cụ tính toán khoa học, sandbox và cơ sở dữ liệu/công cụ bên ngoài cần thiết.
Khởi chạy điều phối và thực thi: Để Sage-A1.5 tự phân rã nhiệm vụ, điều phối các tác nhân con nghiên cứu song song và bật kiểm tra tác nhân để tự động nhận diện lỗ hổng bằng chứng.
Can thiệp và hiệu chỉnh giữa chừng: Xem đường truy xuất, thay đổi giả thuyết và nhật ký kiểm tra; đưa ra chỉ dẫn thủ công về hướng sai lệch, giả thuyết then chốt hoặc các điểm thí nghiệm cần xác minh.
Kiểm tra kết quả đầu ra: Đối chiếu mã nguồn, dữ liệu, biểu đồ, báo cáo cùng bảng kiểm tra/ma trận bằng chứng/nhật ký sửa đổi; khi cần, yêu cầu chạy lại hoặc bổ sung đối chứng.
Xuất sản phẩm bàn giao: Xuất mã nguồn có thể tái lập, kết quả trung gian, biểu đồ và báo cáo; tiến hành kiểm tra chuyên môn trong nhóm nghiên cứu trước khi sử dụng cho bài luận hoặc quyết định thí nghiệm.

Tiến hóa được dẫn dắt bởi nghiên cứu thực tế: Dựa trên vòng lặp RSI “môi trường chính là dữ liệu”, liên tục tích lũy kiến thức và sửa sai lệch trong các nhiệm vụ khoa học thực tế.
Nền tảng kết hợp tổng quát và chuyên biệt: Kế thừa năng lực tác vụ dài hạn của Agents-A1, đồng thời tăng cường suy luận chuyên môn, xử lý bằng chứng và gọi công cụ cho các bối cảnh khoa học.
Năng lực điều phối tác nhân mạnh: Có thể tự phân rã nhiệm vụ và điều phối nhiều tác nhân con nghiên cứu song song, phù hợp với các hoạt động khám phá khoa học phức tạp có nhiều manh mối và bằng chứng.
Tự kiểm tra và hiệu chỉnh: Có thể 판단 thời điểm và nội dung cần kiểm tra, phân biệt sự thật với giả thuyết, nhận diện lỗ hổng bằng chứng và điều chỉnh chiến lược, giảm tích lũy sai số trong nhiệm vụ dài hạn.
Căn chỉnh đánh giá với nhu cầu khoa học: Thông qua MVSP và việc đồng xây dựng đánh giá có thể kiểm chứng với hơn mười bối cảnh khoa học lớn, hướng lặp mô hình bám sát hơn các vấn đề thực tế của nhà khoa học.

Trang web dự án：https://alpha-innovator.github.io/Sage-A1.5/
Kho mô hình HuggingFace：https://huggingface.co/collections/InternScience/sage-a15
Bài báo kỹ thuật：https://arxiv.org/pdf/2610.28578
Demo trải nghiệm trực tuyến：https://discovery.intern-ai.org.cn/token-plan/home?tabIndex=0

Phân tích dữ liệu khoa học thần kinh: Dựa trên dữ liệu toàn bộ não chuột để phân tích chỉ số giải mã vùng não, PCA, kiểm định hoán vị và trực quan hóa, hỗ trợ khai thác quy luật phân bố thông tin về nhiệm vụ/vận động.
Tối ưu hóa tổng hợp điện hóa: Tích hợp tài liệu và thí nghiệm trước đây, lặp lại điều kiện phản ứng, giả thuyết cơ chế và dự đoán hiệu suất, hỗ trợ đổi mới tuyến tổng hợp như alkyl hóa Friedel–Crafts.
Thẩm định tổng quan khoa học vũ trụ: Điều phối nhiều tác nhân con để kiểm tra các khẳng định về nhiệm vụ không gian, phân biệt cấp độ bằng chứng và xuất bảng kiểm tra, ma trận bằng chứng cùng nhật ký sửa đổi.
Sửa lỗi trong nghiên cứu quang hóa/cơ chế: Khi kết quả truy xuất không phù hợp, thu hẹp hướng nghiên cứu, kiểm tra nguyên lý phản ứng và đánh dấu các bước then chốt cần xác minh bằng thí nghiệm.
Đánh giá vật lý năng lượng cao/vật liệu/thuốc mới/chẩn đoán bệnh: Xây dựng môi trường khoa học có thể kiểm chứng bằng MVSP, căn chỉnh hướng lặp mô hình với nhu cầu thực tế của nhà khoa học.