SciReasoner: Laying the Scientific Reasoning Ground Across Disciplines

📄 arXiv: 2509.21320v3 📥 PDF

作者: Yizhou Wang, Chen Tang, Han Deng, Jiabei Xiao, Jiaqi Liu, Jianyu Wu, Jun Yao, Pengze Li, Encheng Su, Lintao Wang, Guohang Zhuang, Yuchen Ren, Ben Fei, Ming Hu, Xin Chen, Dongzhan Zhou, Junjun He, Xiangyu Yue, Zhenfei Yin, Jiamin Wu, Qihao Zheng, Yuhao Zhou, Huihui Xu, Chenglong Ma, Yan Lu, Wenlong Zhang, Chunfeng Song, Philip Torr, Shixiang Tang, Xinzhu Ma, Wanli Ouyang, Lei Bai

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-25 (更新: 2025-12-14)

备注: technical report

🔗 代码/项目: GITHUB | HUGGINGFACE

💡 一句话要点

SciReasoner：构建跨学科的科学推理基础模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 科学推理 基础模型 自然语言处理 机器学习 跨学科学习

📋 核心要点

  1. 现有科学推理系统在跨领域泛化和指令覆盖方面存在不足，难以处理复杂的科学任务。
  2. SciReasoner通过预训练、监督微调、自举和强化学习相结合，实现了自然语言与异构科学表示的对齐。
  3. 实验表明，SciReasoner在多个科学任务上表现出色，提高了跨领域泛化能力和下游任务的可靠性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种科学推理基础模型SciReasoner，旨在对齐自然语言和异构科学表示。该模型首先在一个包含2060亿token的语料库上进行预训练，该语料库涵盖科学文本、纯序列和序列-文本对。然后，通过在4000万条指令上进行监督微调（SFT）来对齐模型，并采用退火冷启动自举（annealed cold-start bootstrapping）来诱导长形式的思维链（chain-of-thought）。此外，还利用任务特定的奖励塑造（reward shaping）进行强化学习，从而培养审慎的科学推理能力。SciReasoner支持四个能力族，涵盖多达103个跨工作流的任务：（i）文本和科学格式之间的忠实翻译，（ii）文本/知识提取，（iii）属性预测，（iv）属性分类，（v）无条件和条件序列生成与设计。与专业系统相比，该方法扩展了指令覆盖范围，提高了跨领域泛化能力，并增强了保真度。文章详细介绍了数据整理和训练过程，并表明跨学科学习可以加强迁移和下游可靠性。该模型、指令调优数据集和评估代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有科学推理系统通常专注于特定领域或任务，缺乏跨学科的通用性和灵活性。它们在处理复杂的科学问题时，指令覆盖范围有限，难以进行有效的推理和知识迁移。此外，现有方法在文本和科学格式之间的转换保真度方面也存在挑战。

核心思路：SciReasoner的核心思路是构建一个通用的科学推理基础模型，该模型能够理解和生成多种科学表示，并具备跨学科的推理能力。通过大规模预训练和指令微调，模型可以学习到丰富的科学知识和推理模式，从而适应不同的科学任务。

技术框架：SciReasoner的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 预训练：在大规模科学语料库上进行预训练，学习科学知识和语言模式。2) 监督微调（SFT）：使用指令数据集对模型进行微调，使其能够理解和执行各种科学任务。3) 退火冷启动自举：通过自举方法生成长形式的思维链，提高模型的推理能力。4) 强化学习：使用任务特定的奖励塑造进行强化学习，进一步优化模型的性能。

关键创新：SciReasoner的关键创新在于其综合利用了多种训练方法，包括预训练、监督微调、自举和强化学习，从而构建了一个通用的科学推理基础模型。此外，该模型还支持多种科学表示，包括文本、序列和知识图谱，使其能够处理各种不同的科学任务。

关键设计：在预训练阶段，使用了包含2060亿token的语料库，涵盖科学文本、纯序列和序列-文本对。在监督微调阶段，使用了4000万条指令。在强化学习阶段，使用了任务特定的奖励塑造函数，以优化模型的性能。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

SciReasoner在多个科学任务上取得了显著的性能提升，与专业系统相比，扩展了指令覆盖范围，提高了跨领域泛化能力，并增强了保真度。具体性能数据未在摘要中给出，属于未知信息。该模型、指令调优数据集和评估代码已开源，方便研究人员使用和进一步开发。

🎯 应用场景

SciReasoner可应用于多个科学领域，例如化学、生物学、材料科学等。它可以用于自动化科学发现、知识提取、属性预测、序列生成和设计等任务。该模型有望加速科学研究进程，并为科学家提供强大的辅助工具。未来，可以进一步扩展SciReasoner的能力，使其能够处理更复杂的科学问题，并与其他科学工具集成。

📄 摘要（原文）

We present a scientific reasoning foundation model that aligns natural language with heterogeneous scientific representations. The model is pretrained on a 206B-token corpus spanning scientific text, pure sequences, and sequence-text pairs, then aligned via SFT on 40M instructions, annealed cold-start bootstrapping to elicit long-form chain-of-thought, and reinforcement learning with task-specific reward shaping, which instills deliberate scientific reasoning. It supports four capability families, covering up to 103 tasks across workflows: (i) faithful translation between text and scientific formats, (ii) text/knowledge extraction, (iii) property prediction, (iv) property classification, (v) unconditional and conditional sequence generation and design. Compared with specialist systems, our approach broadens instruction coverage, improves cross-domain generalization, and enhances fidelity. We detail data curation and training and show that cross-discipline learning strengthens transfer and downstream reliability. The model, instruct tuning datasets and the evaluation code are open-sourced at https://huggingface.co/SciReason and https://github.com/open-sciencelab/SciReason.