研究团队介绍说，磐石·科学文献解析器从底层算法出发，通过构建面向科学语义理解的多模态训 练体系与强化学习机制，在公式、文本、图表等多元素协同解析上实现质的飞跃，为全球科研工作者提 供真正"懂科学"的智能解析引擎。 在磐石·科学文献解析器研发过程中，团队摒弃仅依赖通用视觉语言大模型的思路，转而构建一套 专为科学文献场景量身定制的算法训练范式。其核心在于三大技术支柱：全场景覆盖的科学数据构建、 多模态监督微调策略，以及面向科学文献语义的强化学习优化机制。 在数据层面，系统性采集并构建覆盖手写体、数字排版体与纸质扫描体三大典型科学书写形态的训 练语料，这一"全形态、多学科、高质量"的数据基础，为模型理解科学表达的复杂性提供了坚实支撑。 模型训练阶段采用两阶段优化策略：首先通过多模态有监督微调，使模型初步掌握文本、公式、表 格、插图等异构元素的联合表征能力。在此基础上，引入一种面向科学文献语义的梯度强化学习策略优 化框架，实现模型不仅"看得清"，更能"理解对"。 记者11月1日从中国科学院自动化研究所（自动化所）获悉，该所"AI+科学"研究团队近日正式推出 新一代科学文献解析工具——磐石·科学文献解析器，为全球科研工 ...