通用大模型（LLM）如火如荼的今天，AI for Science（科學智能）正成為人工智能角逐的下一座高地。

然而，擺在科研人員面前的現實是殘酷的：現有的科學多模態模型往往依賴海量且難以獲取的數據，且訓練過程如同 “黑盒”，難以復現和改進。我們是否真的需要數以億計的數據才能教會 AI 理解科學？

近日，來自上海交通大學、深勢科技（DP Technology）、記憶張量（MemTensor）、中國科學院理論物理研究所等機構的研究團隊聯合發布了Innovator-VL。這不僅是一個性能卓越的多模態大模型（MLLM），更是一份獻給開源社區的“科學智能實戰指南”。它用事實證明：無需盲目堆砌數據，通過精巧的數據篩選與透明的訓練策略，僅需極小的數據量，同樣能鍛造出頂尖的科學推理引擎。