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作为农业的关键核心技术之一,科学高效的生物育种对于粮食安全及经济效益意义重大。然而,由于作物及畜类品种的多样性,长期以来,育种信息缺乏统一平台,数据知识呈现“孤岛式”分布,为育种知识的普及带来了壁垒。同时,由于生物育种涉及生物学、遗传学、气象学、土壤学等多学科交叉,专业人员在从事育种工作时不得不跨越众多领域的文献、数据bg平台,甚至需要编写代码进行数据访问,工作效率受到极大限制。
上海人工智能实验室联合团队创新性地提出了大模型赋能生物育种的思路,在此前研发的大语言模型“书生·浦语2.0”的基础上,科研人员通过注入科技文献、产业实践报告等海量专业数据,训练出具备强大理解和分析能力的种业大模型。现在,“丰登”能通过自主学习,发掘生物、遗传、气象及土壤间的复杂关联,形成新的知识结构,已经具有品种选育、农艺性状、栽培技术和推广区域等四大核心领域的解释和回答能力。
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