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黄仁勋口中的"AI终极方向",正被两个95后变为现实
黄仁勋口中的"AI终极方向",正被两个95后变为现实黄仁勋口中的"AI终极方向",正被两个95后变为现实
02重塑材料研发范式
深度原理的核心技术路径，在于将生成式AI与第一性原理计算深度融合。公司在多个技术维度实现了全面SOTA（State-of-the-Art）。
物性预测领域，推出材料基座模型MPA（Materials Property Axiom），将大语言模型中已被验证有效的多阶段训练思想引入材料性质预测，通过物理对齐训练和面向实验任务的模型结构设计，在近40项实验物性预测任务中取得SOTA水平。
材料生成领域，研发了SAGA模型，使智能体能够在复杂的材料生成任务中自主调整，较全球大型科技公司研发的各类模型展现出更强的多目标优化能力。
化学反应生成领域，推出OA-ReactDiff、React-OT等系列模型，打开了静态预测的黑箱，将过渡态生成从传统的数天乃至数月缩短至0.4秒。
公司自研了六大算法模块——ReactGen（分子生成）、Reactify（精准计算）、ReactControl（控制模型）、ReactBO（广域筛选）、ReactNet（合成导航）等，集成于自研平台。
在此基础上，推出了AI Scientist平台Mira，可自主完成长链路科研全流程的设计、执行、复盘与动态调优。
图源：深度原理
公司还建立了L4级别的高通量实验室AI Materials Factory，实现了由Mira自动设计实验链路、操控实验设备、并自动收集实验数据。
深度原理成立仅一年多时间，公司已获得超千万元人民币的商业订单。公司与杉海创新共建AI超分子材料平台“超屿Synthrix? 1.0”。公司与欧莱雅等头部企业深度合作，在新材料、日化、新能源等多领域实现技术落地。
目前，公司已积累多个国际和国内头部客户，合作形式不断深化，已升级为Agent订阅模式，并率先开创了材料领域的管线共同研发。
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好新闻没人评论怎么行，我来说几句
深度原理的核心技术路径，在于将生成式AI与第一性原理计算深度融合。公司在多个技术维度实现了全面SOTA（State-of-the-Art）。
物性预测领域，推出材料基座模型MPA（Materials Property Axiom），将大语言模型中已被验证有效的多阶段训练思想引入材料性质预测，通过物理对齐训练和面向实验任务的模型结构设计，在近40项实验物性预测任务中取得SOTA水平。
材料生成领域，研发了SAGA模型，使智能体能够在复杂的材料生成任务中自主调整，较全球大型科技公司研发的各类模型展现出更强的多目标优化能力。
化学反应生成领域，推出OA-ReactDiff、React-OT等系列模型，打开了静态预测的黑箱，将过渡态生成从传统的数天乃至数月缩短至0.4秒。
公司自研了六大算法模块——ReactGen（分子生成）、Reactify（精准计算）、ReactControl（控制模型）、ReactBO（广域筛选）、ReactNet（合成导航）等，集成于自研平台。
在此基础上，推出了AI Scientist平台Mira，可自主完成长链路科研全流程的设计、执行、复盘与动态调优。
图源：深度原理
公司还建立了L4级别的高通量实验室AI Materials Factory，实现了由Mira自动设计实验链路、操控实验设备、并自动收集实验数据。
深度原理成立仅一年多时间，公司已获得超千万元人民币的商业订单。公司与杉海创新共建AI超分子材料平台“超屿Synthrix? 1.0”。公司与欧莱雅等头部企业深度合作，在新材料、日化、新能源等多领域实现技术落地。
目前，公司已积累多个国际和国内头部客户，合作形式不断深化，已升级为Agent订阅模式，并率先开创了材料领域的管线共同研发。
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