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编辑:知知
上个月,一个来自上海AI Lab的模型在海内外引起热议,在海外社交媒体X上收到了四百多万的查看。
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最近,书生·星河(Atria Dawn)正式版开源发布。
从预览版到正式版,Atria的性能从接近第一梯队正式迈入第一梯队。
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在官方重点汇报的八个常用基准中,Atria基本与Claude Opus 5和GPT 5.6 sol达到相同水平,并且在五个基准上超过他们。
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虽然距离最新的顶流模型GPT Astra和Opus 5.5还有一定距离,但其性能已经接近GPT 5.6和Claude 5这一代模型,在开源界算是数一数二的模型。
更重要的是,从官方同步公开的一组覆盖蛋白质结构预测训练、CAD建模、知识可视化、PowerPoint动画与海报,以及多文件数据分析的Demo来看,Atria显然不是一个单纯的刷分刷榜模型,而是一个针对真实任务完成的AI。
按照官方说法,正式版重点增强了模型的复杂任务处理能力和执行稳定性,改进了模型在需求理解、工具使用和执行反馈处理三个环节的性能。
面对代码调试、实验运行这类多步骤工作,Atria Dawn会围绕目标推进,检查中间结果,再根据反馈调整后续行动。
01
没有网络搜索,自己做完一轮
蛋白质结构预测模型优化
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蛋白质结构预测是公认的高难度科学计算任务。
AI不仅要理解蛋白质序列和进化信息,还要自己编写和调试特征处理、模型训练、结构评测等代码。任何一个环节出错,训练都可能跑不起来,或者跑出没有意义的结果。
在禁用网络搜索的条件下,Atria Dawn 基于既有的 OpenFold 框架,完成代码适配、对照实验和迭代优化。
Atria基于OpenFold框架做了对照实验和迭代优化,基于约1.9万条蛋白质链数据和2张GPU,通过3000步训练,让预测模型相较基础微调配置,将局部结构一致性提升约2.7%。在多个较复杂的精选蛋白质案例上,训练后模型的预测结构与实验结构高度接近。
02
CAD 建模,一句话,
直出三维模型
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在 CAD 场景里,Atria Dawn 要理解设计需求,再把物体的形态、结构和部件关系转化成模型和图纸。
官方展示了火箭、摩托车、机器人灵巧手、火车头等作品。各个部件之间有明确的连接和运动关系,不是堆几个几何体就能糊弄过去的。
03
官渡之战沙盘:把《三国演义》
读成一场动态推演
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Atria Dawn 阅读《三国演义》原文,梳理出人物、地点、事件和兵力调动的关系,再自动生成一段展现战役过程的沙盘动画。
连续的文字叙事成为结构化的人物、空间、时间关系,再变成沙盘上可以观察的移动和对抗。
做历史科普、教学课件、知识类视频的朋友,应该能感受到这类能力的价值:原本需要先读懂、再画图、再做动画的工作,如今可以交给 AI 先跑出一个初版,大大降低成本。
04
只用PowerPoint
做出一部短片
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Atria Dawn 从一份叙事大纲出发,自己完成分镜、镜头运动和视觉风格设计,生成一部全程自动播放的短片。
440 个粒子依次经历信号、波形、频谱、蓝图、打印、崩解与重组,最后在地平线上亮起,组成 Atria 标志。全片没有用任何视频剪辑软件,只靠 PowerPoint 原生的"平滑切换"串起 29 页画面。
这个Demo有意思的地方就在于片中每一个粒子、每一行字幕,都是可以继续编辑的原生形状和文本。
AI 生成的东西经常是想改个字就得重新调用模型。而这里的产出可以人工接着编辑,生成和修改之间没有断档,这才算真正进入了工作流。
大家可以给一份已有材料,让它先编排出一版,再看看后续修改能不能顺着做下去。需求和预期比较清楚,也更容易判断它具体帮到了哪里。
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