ATH-Token Foundry 与中国人民大学高瓴人工智能学院开源 LOGOS-1B

6 月 18 日，阿里 ATH-Token Foundry 联合人大高瓴人工智能学院开源首个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型 LOGOS。LOGOS-1B 仅用 1B 参数量（1/56）在多个任务上超越微软 NatureLM（8×7B）。模型构建涵盖 7 类模态、共 44.87B tokens 的预训练语料，通过共享词表将蛋白质、小分子等异构对象编码为统一离散 token 序列，并发明“文字描述法”将 3D 空间接触模式语法化为离散 token。预训练与下游任务实现 form-objective alignment 消除 gap。模型权重、推理代码与技术报告已在 HuggingFace 和 GitHub 开源。

LOGOS 由 ATH-Token Foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院开源，是首个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型。LOGOS-1B（1B参数）在六大科学任务上匹配或超越领域专用方法：口袋条件配体生成纯序列范式首次超越3D扩散模型，超越NatureLM（8×7B）；逆合成预测Top-1准确率74.8%；口袋位点识别仅靠序列达58.5% Top-n准确率；MOF材料生成NBB提升至17.78%。模型采用统一词汇表将蛋白质、小分子等编码为离散Token，通过空间交互离散化实现无需3D坐标的序列预测。预训练与下游任务形式与目标一致，跨领域知识迁移经实验验证有效。已完整开源模型权重、推理代码与技术报告。