2026年6月18日，阿里ATH-Token Foundry联合中国人民大学高瓴人工智能学院正式开源多领域科学生成基础模型LOGOS。该模型通过构建通用“科学语法”体系，可实现蛋白质、抗体、小分子、MOF材料等异构科研对象的统一表征与生成，打破传统跨学科科研的AI数据壁垒，为AI驱动科研范式升级提供通用底层支撑。
过去五年，AI在蛋白质结构预测、小分子药物筛选、新型材料研发等单领域科研场景的落地已经取得突破性进展，但其应用边界始终受限于数据格式的“学科壁垒”。
不同科研领域的研究对象数据结构差异极大：蛋白质以氨基酸序列和3D空间结构为核心特征，小分子依赖化学式与键角信息，MOF等功能材料则需要完整的晶体结构参数。
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