如何營造科學大模型創新生態，以確保高效的科研產出？

“不以論文論英雄。”智源研究院代表性的創新做法之一，就是摒棄了“以論文論英雄”的傳統考核標準，轉而以科研成果在學界和產業界產生的實際影響作為評判依據。

由科技部和北京市支持創辦的北京智源人工智能研究院（以下簡稱“智源研究院”）成立于2018年，是我國最早開始做大模型研發的科研機構之一。“在北京市的支持下，我們還突破了傳統的申請—答辯制度，采取了包干制，由科研人員自己決定做什么項目。”王仲遠介紹。

當前，智源研究院正在積極探索新型研發機構建設模式創新，建立了“青年人才挑大梁”的人才評價及培養機制，打造“代表作文化”，通過“小同行評議”，遴選擁有學術代表作的一流人才；在“有組織科研”機制創新上，探索“集中力量辦大事”的跨機構、跨領域、大團隊的新型科研組織機制。

“此外，我們很重要的一個理念，就是接納失敗。”王仲遠說，“創新必然面對風險，失敗也有重要的價值。我們會組織專門的顧問委員會、技術委員會去評估研究成果，分析失敗的工作是否還有進行的可能，以及給了我們哪些技術路線上的啟示。”

智源研究院不僅構建起一套開放的內部生態，也打造了一套面向整個科研系統的外部生態。王仲遠介紹，智源研究院的許多數據、模型都是開源的。同時，智源研究院積極搭建學術界和企業界的橋梁，并努力邀請全世界科學家參與到中國的人工智能科學生態當中，這些做法不僅在我國，在世界范圍來看都是比較罕見的。

除了開放數據集和大模型，智源研究院還在持續完善覆蓋模型、數據、算法、評測、系統的大模型全棧開源技術基座，并打造面向大模型、支持多種異構算力的智算集群軟件棧，為整個行業提供支持。

王仲遠認為，科學研究的探索之路往往曲折而漫長，作為學者的后盾，研究機構需要給予自由度，以鼓勵創新和促進進步，但同時也需要進行一定的引導，避免“迷失方向”。

“我們要做的就是通過協作，打造用于未來的研究平臺，集結最優秀的同行，專注可能產生原始創新與長期影響的領域，讓創新系統更高效地運行，通過我們的努力讓中國出現突破性成果的概率增加。”王仲遠說。