深势科技推出Uni-Finder:创新多模态大模型,提升科研文献阅读效率

时间:2023-11-23 所属栏目:技术前沿 浏览:239
深势科技新推出的Uni-Finder多模态科学大模型革命性地提升了科研科学领域文献的阅读与分析效率。这个先进的智能文献数据库平台结合了多模态检索功能和自然语言处理技术Uni-Finder特别适合药物研发。

Uni-Finder

近期,深势科技推出了一个名为Uni-Finder的多模态科学大模型,旨在提高科研领域中科学文献的阅读和分析效率。这个平台,集成了高效的多模态搜索功能和先进性的自然语言处理技术,能够灵活地提取和分析关键数据,使科学高效文献的理解更加紧密。目前,Uni-Finder已经开放给更广泛的用户群体进行测试。

Uni-Finder作为一个革命性的科学文献数据库平台,由深势科技自主研发。它不仅拥有传统数据库如SciFinder的功能,而且能够通过自然语言交互,自动提取所需信息,例如从多个专利中Uni-Finder的表现出色,得益于其深度理解科学文献中的多模态元素,如图表、数学方程、分子结构图和化学反应方程等。

Uni-Finder的核心技术是Uni-SMT(Universal Science Multimodal Transformer),是一个综合了科学文献中多模态元素的大模型。它通过多模态扫描技术,能够全面且准确地理解科学文献,例如同时理解化学分子式和文本中对应的描述,以精确识别和解析专利的保护范围。

与市场上其他基于大型语言模型的文献分析工具相比,Uni-Finder在多模态信息理解和特定分子的专利保护判断等方面表现更为出色,显示了其在这些多模态元素方面的处理优势。

在药物研发领域,Uni-Finder极其有用。它结合了多模态文献理解和自然语言处理技术,显着提高了文献研究和分析的效率。例如,在研究SOS1靶点时,Uni-Finder可以快速展示相关专利,并提供关键科学知识和市场动态,辅助研究人员制定研发策略。此外,研究人员还可以利用Uni-Finder进行复杂的专利和文献分析。

一位药物研发领域的内测用户表示,Uni-Finder能够在极短的时间内提供精准的信息,极大地减少了研究人员的工作量。例如,它能够在几分钟内完成的任务相当于两名博士生一周的研究成果,体现了其在科研领域的巨大潜力和实用性。

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