主要职责
中国科学院贯彻落实党中央关于科技创新的方针政策和决策部署,在履行职责过程中坚持党中央对科技工作的集中统一领导。主要职责是:
一、开展使命导向的自然科学领域基础研究,承担国家重大基础研究、应用基础研究、前沿交叉共性技术研究和引领性颠覆性技术研究任务,打造原始创新策源地。 更多+
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中国科学院是国家科学技术界最高学术机构、国家科学技术思想库,自然科学基础研究与高技术综合研究的国家战略科技力量。
1949年,伴随着新中国的诞生,中国科学院成立。建院70余年来,中国科学院时刻牢记使命,与科学共进,与祖国同行,以国家富强、人民幸福为己任,人才辈出,硕果累累,为我国科技进步、经济社会发展和国家安全作出了不可替代的重要贡献。 更多+
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记者11月1日从中国科学院自动化研究所(自动化所)获悉,该所“AI+科学”研究团队近日正式推出新一代科学文献解析工具——磐石·科学文献解析器,为全球科研工作者提供真正“懂科学”的智能解析引擎。
目前,磐石·科学文献解析器1.0版已正式开源,并作为核心组件集成于中国科学院自动化所“磐石·科学基础大模型”(ScienceOne),服务全球科研社区。下一步,研究团队将持续拓展其对多模态科学内容的解析能力,并推动构建开放、协作的科学智能生态。
“AI+科学”研究团队推出磐石·科学文献解析器。中国科学院自动化所 供图
研究团队介绍说,磐石·科学文献解析器从底层算法出发,通过构建面向科学语义理解的多模态训练体系与强化学习机制,在公式、文本、图表等多元素协同解析上实现质的飞跃,为全球科研工作者提供真正“懂科学”的智能解析引擎。
在磐石·科学文献解析器研发过程中,团队摒弃仅依赖通用视觉语言大模型的思路,转而构建一套专为科学文献场景量身定制的算法训练范式。其核心在于三大技术支柱:全场景覆盖的科学数据构建、多模态监督微调策略,以及面向科学文献语义的强化学习优化机制。
在数据层面,系统性采集并构建覆盖手写体、数字排版体与纸质扫描体三大典型科学书写形态的训练语料,这一“全形态、多学科、高质量”的数据基础,为模型理解科学表达的复杂性提供了坚实支撑。
模型训练阶段采用两阶段优化策略:首先通过多模态有监督微调,使模型初步掌握文本、公式、表格、插图等异构元素的联合表征能力。在此基础上,引入一种面向科学文献语义的梯度强化学习策略优化框架,实现模型不仅“看得清”,更能“理解对”。
为更好满足科研需求,磐石·科学文献解析器的输出不仅包含高精度的文本与公式识别结果,还支持多种结构化格式输出,可无缝对接知识抽取、文献重排版、智能问答等下游应用。
研究团队表示,对多个科学文献数据集开展系统评测的结果显示,磐石·科学文献解析器在篇章级解析、公式专项识别等任务中均展现出国际领先水平。
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