在通用大模型（LLM）如火如荼的今天，AI for Science（科学智能） 正成为人工智能角逐的下一座高地。

然而，摆在科研人员面前的现实是残酷的：现有的科学多模态模型往往依赖海量且难以获取的数据，且训练过程如同 “黑盒”，难以复现和改进。我们是否真的需要数以亿计的数据才能教会 AI 理解科学？

近日，来自上海交通大学、深势科技（DP Technology）、记忆张量（MemTensor）、中国科学院理论物理研究所等机构的研究团队联合发布了 Innovator-VL。这不仅是一个性能卓越的多模态大模型（MLLM），更是一份献给开源社区的 “科学智能实战指南”。它用事实证明：无需盲目堆砌数据，通过精巧的数据筛选与透明的训练策略，仅需极小的数据量，同样能锻造出顶尖的科学推理引擎。

• 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2601.19325

• 代码链接: https://github.com/InnovatorLM/Innovator-VL

• 模型 & 数据链接: https://huggingface.co/collections/InnovatorLab/innovator-vl

• 主页链接: https://innovatorlm.github.io/Innovator-VL

科学发现的 「新眼睛」：Innovator-VL 是什么？

Innovator-VL 是一款专为科学领域定制的多模态大模型。它不仅能看懂日常图像，更能深度理解化学结构、物理公式、生物图像等多领域的复杂科学数据。

不同于业内追求参数与数据规模的 “暴力美学”，Innovator-VL 走出了一条 “四两拨千斤” 的道路：以更少的数据，换取更强的智能。

仰观宇宙，俯察毫末：All in One 的全能科学视野

科学研究往往跨越巨大的尺度，从微观粒子的跃迁到宏观星系的演化。Innovator-VL 实现了 "All in One" 的宏观微观全理解，打破了学科间的壁垒。

• 微观世界： 分子式、反应式、NMR 谱图、冷冻电镜图、晶体结构、蛋白质；

• 宏观世界： 地理图像、天文观测、遥感影像、光学成像；

• 数理逻辑： 数学几何图像、复杂表格、算法流程图。

让我们通过两个真实的评测案例，看看 Innovator-VL 如何像科学家一样思考。

案例一：仰观宇宙 —— 天文光变曲线分析

在天文学中，通过光变曲线判断天体类型是一项硬核技能。Innovator-VL 展现了惊人的逻辑推理能力：

问题：基于提供的不同波段图像，这是什么类型的光变曲线？

A. SLSN-I（超亮超新星 I 型）

B. SNIa（Ia 型超新星）

C. AGN（活动星系核）

D. SNIbc（Ibc 型超新星）

案例二：俯察毫末 —— 有机化学反应预测

面对复杂的有机化学结构，Innovator-VL 能够像资深化学家一样拆解反应机理。

问题：根据给定的反应物，判断最可能的反应类型

三大核心突破：重新定义科学 MLLM

除了上述强大的实战能力，Innovator-VL 在技术路线上也做出了三大突破：

1. 拒绝 “黑盒”：全流程极致透明

目前的 “开源” 往往只停留在权重层面，训练细节讳莫如深。Innovator-VL 团队选择了一条彻底的开源之路。

我们不仅发布了模型权重，更提供了端到端可复现的完整流水线：

• 数据工程： 详尽的数据采集、清洗与预处理方法论；

• 训练细节： 完整的 SFT（指令微调）与 RL（强化学习）策略；

• 优化秘籍： 详细的超参数配方与评测框架。

这使得 Innovator-VL 成为了一套 “教科书级” 的方案，任何科研团队都可以在此基础上，快速构建属于自己领域的科学大模型。

2. 数据效率的奇迹：不到 500 万条科学数据足矣

行业内训练多模态大模型，数据量动辄上亿。而 Innovator-VL 创造了一个效率奇迹：

仅凭不到 500 万条精心挑选的科学训练样本，便在多项科学基准测试中超越了许多依赖海量数据的模型。

• 核心逻辑：Quality > Quantity。

团队通过从文献中提取高质量图文对，并生成多样化的指令微调数据，让模型学会了像科学家一样 “思考” 和 “推理”，而非简单地死记硬背像素模式。

3. 文武双全：科学与通用性能的双向奔赴

以往的科学模型往往是 “偏科生”—— 懂了科学，忘了通用。

Innovator-VL 成功打破了这一魔咒，实现了科学能力与通用能力的完美融合：

• 科学领域： 在化学、生物、地理等多学科基准测试中表现卓越。

• 通用领域： 在通用视觉理解、多模态逻辑推理任务上，完全不逊色于同规模的顶尖通用模型。

这意味着，你不需要在 “科学专家” 和 “生活助手” 之间做选择，Innovator-VL 两者兼得。

探索未来：构建科学智能的基石

Innovator-VL 的意义远超模型本身。它验证了一条高效、透明、可复现的 AI for Science 开发路径。

它告诉我们：即使没有科技巨头般的算力与数据资源，高校与研究机构依然可以构建出世界一流的科学大模型。

正如团队在论文中所言：

“在缺乏大规模数据的情况下，高效且可复现的科学多模态模型不仅是可能的，更是通向未来科学发现的实用途径。”

Innovator-VL 现已全面开源，我们诚邀全球开发者与科研人员共同探索，让 AI 成为照亮科学探索之路的火炬！

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本文来源：机器之心

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/31fbc7d2-7c9e-4f74-bd1b-d0da55911dc7