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Le laboratoire Tongyi met LOGOS en open source : premier grand modèle scientifique unifié surpassant NatureLM avec 1 milliard de paramètres
Le 18 juin 2026, Tongyi Lab a annoncé la mise à disposition en open source de LOGOS (Language Of Generative Objects in Science), le premier modèle de base génératif scientifique multidomaine reposant sur une « grammaire scientifique » unifiée.
Développé conjointement par ATH-Token Foundry et l’Institut Huoqian d’intelligence artificielle de l’Université Renmin, ce modèle vise à briser le statu quo fragmenté du « une tâche, un modèle expert » qui caractérise l’IA pour la science (AI4S) traditionnelle. En codant divers objets scientifiques — protéines, petites molécules, matériaux et réactions chimiques — sous la forme d’une séquence unifiée de tokens discrets, il permet l’intégration interdomaines des connaissances et la génération autorégressive au sein d’un cadre natif de modèle à grande échelle.
La principale avancée de LOGOS réside dans la conception innovante de sa « grammaire scientifique » et dans sa technologie de discrétisation des interactions spatiales. Cela permet au modèle de comprendre en profondeur les règles complexes d’interaction spatiale en 3D et d’effectuer une génération autorégressive sans s’appuyer sur des données de coordonnées 3D rares ni sur des réseaux géométriques spécialisés, garantissant ainsi une cohérence totale entre la forme et l’objectif du pré-entraînement et des tâches en aval.
Les résultats d’évaluation montrent que LOGOS-1B, avec seulement 1 milliard de paramètres, égale ou surpasse systématiquement les méthodes spécifiques à chaque domaine dans six tâches représentatives : la génération de ligands en fonction de la poche, la prédiction de rétrosynthèse (précision Top-1 de 74,8 %), l’identification des sites de poche (précision Top-n de 58,5 % sur le jeu de données HOLO4K) et la génération de matériaux MOF (augmentation de 76 % de la proportion de nouvelles unités de construction). Dans certaines tâches, il a même surpassé NatureLM — qui utilise 8 × 7 milliards de paramètres — tout en n’utilisant que 1/56e du nombre de paramètres.
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