創世使命，第二部分——核心中心：科學基礎模型

為什么選擇能源部？可能會出現什么問題？或者會有什么好的方面？

為什么是能源部？為什么是現在？

因為一切的一切——都取決于科學基礎模型。

依我看，創世紀使命中最雄心勃勃、風險最高/回報也最高的目標就是建立科學基礎模型（SFM）。

這不是人工智能項目。

這是構建全新科學文明的藍圖。

在我們能夠理解美國能源部的作用、數據標準化，以及可能出現哪些正確或災難性錯誤之前，我們必須精確地定義科學基礎模型究竟是什么。

什么是科學基礎模型（SFM）？——我的定義

科學基礎模型 (SFM) 是一種大規模、多領域的 AI 模型，它基于異構科學數據集（實驗的、觀察的、仿真的、儀器的和機械的）進行訓練，并以物理定律、校準測量和結構化科學語義為基礎，從而實現統一表示、跨領域遷移、預測推理、設計生成、優化以及自然界和工程界的自主科學工作流程。

這是你能找到的最完整的定義。

1. 這是大規模的

（與 GPT/Gemini 類似，但基于科學數據宇宙進行訓練）

·數十億到數萬億個參數

·多模態編碼器

·大規模跨域表示能力

·但與語言模型不同，訓練語料庫并非文本。

它涵蓋：物理學、材料學、氣候學、化學、生物學、量子力學、聚變、制造業……

·整個科學界實現了數字化。

2. 它是多領域的

跨度：

·材料

·能源

·物理

·量子系統

·生物學與生物技術

·化學

·氣候與地球系統

·工程與制造

·高性能計算模擬領域

所有這些都映射到一個統一表示空間中。

歷史上第一次出現這樣的空間。

3. 它使用異構科學數據進行訓練

包括：

·實驗數據（X射線、中子散射、透射電鏡、原子力顯微鏡、光譜學……）

·模擬數據（偏微分方程求解器、分子動力學、量子力學、計算流體動力學、等離子體磁流體動力學、量子電路……）

·觀測數據（氣候檔案、衛星數據、傳感器日志）

·時空場（流、電磁場、軌跡、動力學）

·結構化圖數據（分子、晶格、反應網絡）

·儀器級原始信號（檢測器數據、校準曲線、誤差范圍）

這是比地球上任何文本語料庫都具有更高信號密度的數據。

4. 數據受物理學約束

與人類文本不同，科學數據是：

·受自然資源保護法管轄

·由偏微分方程組構成

·與能量景觀一致

·在群論約束下對稱

·使用物理儀器進行校準

·受可測量誤差的限制

這意味著：

SFM 學習的不是人類語言的構成要素，而是物理世界的結構。

5. 它學習統一的科學表征空間

由以下部件構成：

·張量表示

·流形嵌入

·圖/超圖結構

·支持PDE的編碼

·科學基元（您的基元紅外層）

這是以前從未存在過的真正的“科學的共同語言”。

6. 它執行的是完整的科學循環，而不僅僅是預測

SFM可以：

1.理解科學數據及其基本結構

2.預測物理行為、材料特性、反應路徑

3.從結果反推原因（逆問題）

4.生成和設計分子、材料、系統和裝置

5.優化參數、流程和實驗設置

6.自動化推理（假設生成、實驗設計）

7.（通過AI代理）驅動自主實驗室

8.跨領域遷移（一個模型→多個科學領域）

這就是為什么SFM不是“用于科學的AI”。

AI正在成為一種科學代理。

工程定義

從工程學的角度來看，SFM 是：

一個統一的、可擴展的 AI 運行時，它使用標準化的科學數據模式，并通過通用模型接口生成跨領域的預測、模擬、設計和決策。

其中包括：

·多模態編碼器（圖、張量、序列、偏微分方程）

·物理感知架構（PINN、神經算子、圖神經網絡、Transformer）

·域適配器

·統一的科學紅外層

·任務頭（預測、逆向工程、設計、優化）

·用于自主科學的代理界面

這相當于操作系統內核的科學版本。

哲學定義

SFM 是人類首次嘗試將科學世界匯編成一個可計算、可協商、可調度的模型宇宙。

語言模型可以學習人類語言。

SFM則學習自然本身。

這才是真正的范式轉變。

為什么SFM是創世使命的絕對核心

行政命令的每一條都指向這一點：

·數據標準化→ 燃料

·國家實驗室→ 發動機艙

·高性能計算→ 引擎

·AI代理→傳輸

·統一平臺→ 底盤

·科學突破→ 輸出

如果沒有 SFM，Genesis Mission 就只是“更好的科學 IT”。

使用SFM后，它就變成了：

??新的科學文明基礎設施

??首個真正的跨學科科學操作系統

??首次嘗試將物理現實匯編成模型

這就是為什么SFM是核心的中心。

科學基礎模型 (SFM) 是一種物理結構化的多領域跨尺度人工智能模型，它將自然系統和工程系統的預測、反演、設計和優化統一起來，從而實現可轉移的科學智能。

或者超硬核版本：

SFM = 一個能夠學習物理世界結構的統一的AI模型。

聽起來難以置信。為什么是美國能源部？這究竟會有什么好結果——或者說，會有什么問題？

這是我的預測。

1. 美國能源部擁有正確的數據——這些數據是經過幾十年積累的，規模龐大，而且科學上是正確的。

地球上沒有任何其他機構擁有類似的資源：氣候檔案、聚變等離子體日志、X射線散射數據庫、粒子探測器輸出、超導數據集、數十年的高性能計算模擬、量子噪聲譜、材料相變，以及你能想象到的各種形式的結構化科學信號。

這是美國的科學寶庫。

2. 但非語言數據真的能用于基礎模型嗎？

這是個價值十億美元的問題。

科學數據不是文本；它們是場、張量、流形、偏微分方程軌跡、儀器信號。

如果尺度定律能夠更清晰地應用于物理結構化的低噪聲數據，而不是應用于雜亂的人類文本，那么SFM)就可能開啟一種新的科學范式。

否則，整個任務將因其自身的野心而崩潰。

3. 這些數據集的格式是否正確？我們能否使它們兼容？

美國能源部的數據很豐富，但比較分散。

不同的實驗室、不同的儀器、不同的文件格式、不同的元數據約定，以及大量的半機密測量數據。

在 SFM 存在之前，這些數據集必須標準化、模式對齊、校準、溯源跟蹤，并轉換為統一的科學信息庫。

如果這種做法奏效，那么SFM將不可避免。

如果失敗，整個平臺將變成一個無法解決的集成難題。

最硬核的核心：科學基礎模型（SFM）

因為一切——所有的一切——都取決于“科學基礎模型”（Scientific Foundation Model，SFM）。

如果你問我，創世任務中最雄心最大、風險最高但可能回報也最高的目標，就是建立一個科學基礎模型（SFM）。

什么是科學基礎模型（SFM）？——我的定義

科學基礎模型（SFM）是一類大規模訓練、跨領域的AI模型，訓練于多源異構科學數據——包括實驗、觀測、仿真、儀器、以及機制性數據——并由物理定律、校準測量與科學語義所約束。它能夠學習統一表示，實現跨領域遷移、預測推理、設計生成、優化決策，并推動自然與工程系統中的自主科學工作流。

這是你能找到的最完整、最高精度的定義。