ScienceRSI
通过专业化、验证、迁移与复用，让一个科学模型学到的有效能力成为其他模型继续进步的学习信号。
55.0%4B 科学推理均值
94.0%27B 七项基准均值
8B→27B跨规模能力迁移
SCINETICS / 研究
构建能够理解科学、
参与发现的智能。
我们从生命科学出发，探索 Science-Native 基座模型、自主科学智能与真实实验闭环。
FOUNDATION MODELS SCIENTIFIC REASONING AGENTS PROTEIN DESIGN AUTOMATED LABS
01 — 最新研究
02 — 重点研究
科学超级智能
从 Science Tokens 到 ScienceRSI：让模型直接跨科学模态推理，以可验证证据驱动递归式自我提升，并迈向 Scientific Super Intelligence。
Science TokensSSI CrossoverScienceRSIEvidence-backed Scientific Assets
03 — 蛋白质设计
Chain of Structures
以显式结构状态连接蛋白质设计中的推理与生成，从催化核心、活性位点，逐步走向完整序列与全原子结构。
57.0%EC3 AGREEMENT
0.729TM-SCORE
4REASONING ROUNDS
04 — 研究体系
从表征到自我改进的科学闭环。
01 / 表征Science Tokens→
02 / 推理科学基座模型→
03 / 生成Chain of Structures→
04 / 行动STELLA / BioClaw→
05 / 实验LabOS→
06 / 学习ScienceRSI
05 — 过往研究
已发生的科学智能。
奠定我们今天研究方向的一系列开放研究、模型与系统。
共同构建