Speaking the Language of Science: Toward a General-Purpose Generative Foundation Model for the Natural Sciences
作者: Mingyang Li, Yurou Liu, Jieping Ye, Bing Su, Ji-Rong Wen, Zheng Wang
分类: cs.CL
发布日期: 2026-06-15
💡 一句话要点
提出LOGOS模型以统一自然科学中的多任务生成语言
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成语言模型 自然科学 多任务学习 科学语法 知识迁移
📋 核心要点
- 现有方法在自然科学领域中缺乏统一的生成语言模型，导致任务间的知识迁移困难。
- LOGOS模型通过共享科学语法，将不同科学对象及其交互统一编码为标记序列，简化了任务处理。
- 实验结果表明，LOGOS在多个任务上表现优于领域特定基线，且模型规模与性能呈正相关。
📝 摘要（中文）
在本报告中，我们提出了LOGOS（科学生成对象语言），这是一个科学生成语言模型，旨在通过共享的科学语法在单一自回归框架内统一自然科学中的异构任务。该模型将多样的科学对象及其空间交互编码为共同词汇的标记序列。通过将空间接触和约束模式表示为离散标记，该模型以纯序列方式捕捉复杂的结构交互，而无需依赖显式坐标或几何神经网络。这种统一表示使得广泛的下游任务能够一致地被表述为同一语法空间中的下一个标记预测，从而在多领域预训练与下游目标之间创造了强大的对齐。LOGOS在多种任务中始终与领域特定基线相匹配或超越，初步证明了在自然科学中“一种模型适用于所有”的可行性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决自然科学领域中缺乏统一生成语言模型的问题，现有方法往往无法有效处理多样化的科学任务，导致知识迁移和任务间的协同困难。
核心思路：LOGOS模型的核心思路是通过共享的科学语法，将异构科学任务统一为下一个标记预测问题，从而实现多任务的协同处理。这种设计使得模型能够在不同任务之间共享知识，提升整体性能。
技术框架：LOGOS的整体架构基于自回归模型，主要模块包括科学对象编码、空间交互表示和下游任务预测。模型通过将空间接触和约束模式转化为离散标记，简化了复杂的结构交互处理。
关键创新：LOGOS的最大创新在于其统一的科学语法表示，允许在没有显式坐标或几何神经网络的情况下，捕捉复杂的科学交互。这与现有方法的本质区别在于其更高的灵活性和适应性。
关键设计：在模型设计中，LOGOS采用了不同规模的参数设置（1B、3B和8B），并通过实验验证了模型规模与性能之间的正相关关系。此外，损失函数和训练策略也经过精心设计，以确保模型在多任务学习中的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
LOGOS在多种自然科学任务中表现出色，始终与领域特定基线相匹配或超越，初步验证了“一种模型适用于所有”的理念。实验结果显示，随着模型规模的增加，性能持续提升，表明其在科学领域的广泛适用性。
🎯 应用场景
LOGOS模型的潜在应用领域包括科学研究、教育和数据分析等。其统一的生成语言模型能够为科学家提供更高效的工具，促进跨学科的知识共享与合作，推动科学发现的进程。未来，LOGOS可能成为AI在科学领域应用的基础，提升科学研究的智能化水平。
📄 摘要（原文）
In this report, we present LOGOS (Language Of Generative Objects in Science), a scientific generative language model that unifies heterogeneous tasks across the natural sciences within a single autoregressive framework based on a shared scientific grammar. It encodes diverse scientific objects and their spatial interactions as token sequences over a common vocabulary. By representing spatial contact and constraint patterns as discrete tokens, the model captures complex structural interactions in a purely sequential manner, without relying on explicit coordinates or geometric neural networks. This unified representation enables a wide range of downstream tasks to be formulated consistently as next-token prediction in the same grammar space, creating strong alignment between continued multi-domain pre-training and downstream objectives. Across diverse tasks, LOGOS consistently matches or outperforms domain-specific baselines, providing preliminary evidence for the feasibility of "one model fits all" in the natural sciences. We train LOGOS models at different scales (1B, 3B, and 8B parameters) and find a consistent positive correlation between model size and performance. This suggests that the future of AI for Science (AI4S) may not lie in building an independent technical stack that is separated from large language models (LLMs). Instead, it may depend on deeply aligning scientific foundation models with LLMs through shared architectures, shared training paradigms, and shared inference infrastructure, so that LLMs can truly become a new entry point for AI4S. We release the model weights and associated resources to facilitate further research.