材料与分子
组织研究资料与性质数据，支持候选筛选、结构比较和实验规划。
AI FOR SCIENCE. BUILT FOR THE REAL WORLD.
让 AI，推动
真实世界向前。
探索 / 构建 / 验证周期曲面 · 几何研究示意
01
我们的愿景
让智能，成为人类
探索与创造的新基础。
我们相信，AI 的价值会体现在人们能够提出怎样的问题、尝试怎样的方案，以及最终做成怎样的事情。GOPROMP 的工作，是把这种能力带入研究、产品与日常工作。
关于 GOPROMP02
我们关注的领域
物理与工程
连接参数化设计、仿真与控制，探索设计空间，检查模型的适用范围。
研究工作流
让计算过程、版本与结论可追溯，使一次探索能够被复查和继续。
03
共同的工作方法
- 01
理解目标
把想完成的事情说清楚。与使用者一起确认问题、已有条件，以及判断结果的标准。
- 02
构建方案
连接领域知识、数据与工具。选择适合任务的模型，把想法做成可以使用的系统。
- 03
验证结果
让方案面对实际条件。比较基线，检查误差，也保留不成立的假设与需要继续验证的部分。
- 04
持续改进
把使用和实验中的发现带回系统。更新模型、设计与工作流程，再验证下一步。
04
项目实践
把想法，做成系统。
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05
研究与观点
持续思考，公开记录。
阅读全部文章研究观察
AlphaFold 3 之后，研究工作流需要补上什么
结构预测已经能处理更广的分子关系。怎样保存、比较并继续验证这些预测，决定它们能否进入一项实际研究。
研究观察
读 AMIE：先看诊断对话是怎样被评价的
一项模拟问诊研究如何影响医疗 AI 的产品判断？关键在于比较条件、实际用途，以及专业人员怎样核查输出。
研究观察
神经算子带来更快的计算，工程师该怎样使用
计算成本下降之后，可以比较更多工况。模型的适用范围、误差分布与方案排序，需要一起进入工程评价。
研究观察
广告图像的“AI 感”，到底影响了什么
一项真实广告数据研究发现，图像的生成方式与人们感知到的人工感是不同变量。它提醒我们，创作判断和效果判断各有对象。
LET’S BUILD WHAT’S NEXT.
下一步，
从你的问题开始。
一个研究问题、一项研发任务，
或一个值得重新思考的工作流程。