InternLM 开源 Sage-SciPerception（书生·元征）：把科学编码器接入语言模型

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Sage-SciPerception

Sage Sci Perception · 书生·元征

面向语言模型的科学感知。

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🤗 模型 · GitHub · 演示 · 结果

简介

Sage Sci Perception（书生·元征）通过可训练的投影器将科学编码器连接到语言模型。它将分子图、光谱、晶体结构、蛋白质与核酸序列以及科学信号映射到语言模型的输入空间，从而实现自然语言分析和结构化科学答案。投影器按任务分别训练。

框架

演示

三种光谱 → 分子结构

IR、Raman 和 UV–Vis，支持流式分析与录制的预测。

蛋白质界面位点

序列位置与参考残基级注释。

晶体结构与形成能

原子几何结构与参考材料性质。

RNA 界面优化

由实验反馈指导的设计修订。

结果

来自任务特定检查点的部分结果，基于生成的答案进行评估。

基准任务指标 ↑ 得分

QM9S 联合光谱结构识别 Acc@1 (%) 49.75

JARVIS-DFT 形成能预测 MAD/MAE 15.03

MPBind，assembly-1 重建 PPI 界面位点 每蛋白平均 F1 (%) 61.12

SciTS PHU01 ECG 分类 Macro-F1 (%) 71.53

SciTS NEU06 睡眠分期 Macro-F1 (%) 72.01

BEACON ncRNA RNA 家族分类 准确率 (%) 97.35

投影器检查点将在 Hugging Face 上发布。

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