Apa Itu Large Quantitative Models (LQM)?

Large Quantitative Models (LQM) adalah kategori AI yang berbeza sama sekali daripada Large Language Models (LLM) yang menjanakan chatbot seperti ChatGPT dan Gemini. Menurut SandboxAQ, LQM ialah "AI yang berlabuh dalam dunia fizikal" .

Bagaimana LQM Berbeza daripada LLM

Perbezaannya terletak pada tiga perkara: data latihan, matlamat, dan output.

Data dan latihan. LLM dilatih menggunakan teks internet dan bahasa semula jadi — buku, artikel, dan perbualan — untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. LQM pula dilatih menggunakan data kuantitatif dan undang-undang asas fizik, kimia, dan matematik . SandboxAQ menyifatkan LQM sebagai dibina berdasarkan data berstruktur berangka, bukannya teks .

Matlamat. LLM dioptimumkan untuk pemahaman dan penjanaan bahasa — meramal perkataan seterusnya dalam ayat atau meringkaskan dokumen. LQM dioptimumkan untuk matlamat kuantitatif khusus, seperti meramal sifat bahan, tingkah laku kimia, atau metrik risiko kewangan .

Output. LLM menghasilkan teks, ringkasan, dan perbualan. LQM menghasilkan ramalan, simulasi, dan pandangan kejuruteraan yang berlandaskan realiti fizikal . Seperti yang dijelaskan oleh SandboxAQ, jika LLM boleh menerangkan tindak balas kimia, LQM boleh mensimulasikannya .

Ketua Pegawai Eksekutif SandboxAQ, Jack Hidary, telah menyatakan bahawa LQM akan mengatasi LLM dalam sektor seperti farmaseutikal, bahan, tenaga, dan kewangan . Syarikat itu menegaskan bahawa LQM bukanlah pengganti LLM tetapi alat pelengkap — LLM mengendalikan interaksi manusia manakala LQM mengendalikan ketepatan kuantitatif .

Model Apa Yang Ditawarkan?

SandboxAQ pada mulanya menawarkan dua produk LQM melalui Google Cloud Marketplace :

• AQCat (penemuan bahan) — akan tersedia terlebih dahulu
• AQPotency (penemuan ubat) — akan menyusul selepas AQCat

Kedua-duanya boleh diakses melalui pasaran. SandboxAQ juga telah menjadikan LQM mereka boleh diakses melalui LLM terkemuka, membolehkan penyelidik membuat pertanyaan melalui antara muka bahasa semula jadi yang sudah mereka kenali .

Apa Itu Bundle Gemini for Science?

Gemini for Science bukanlah satu model tunggal. Ia adalah suite alat AI eksperimen yang diumumkan oleh Google di I/O 2026 (19–20 Mei 2026), direka untuk mempercepatkan kaedah saintifik . Ia paling sesuai difahami sebagai "lapisan orkestrasi" untuk penyelidikan saintifik .

Gemini for Science menggabungkan tiga teras utama:

• Penjanaan Hipotesis — dibina di atas Co-Scientist, satu pasukan ejen AI yang bekerjasama untuk menjana, membahaskan, dan menilai hipotesis penyelidikan. Google menerbitkan kertas Nature pada hari yang sama yang mengesahkan pendekatan ini .
• Penemuan Pengiraan — dibina di atas AlphaEvolve dan Empirical Research Assistance (ERA). ERA dilaporkan mengalahkan model ramalan CDC untuk ramalan penyakit berjangkit dalam penanda aras yang diterbitkan semasa pelancaran .
• Wawasan Literatur — dibina di atas NotebookLM, menyediakan ringkasan literatur automatik dan analisis penyelidikan .

Selain itu, Gemini for Science merangkumi Science Skills, lapisan berasingan dalam Google Antigravity yang berhubung dengan lebih 30 pangkalan data sains hayat .

Alat eksperimen ini tersedia melalui Google Labs di labs.google/science, dengan akses berperingkat bermula dari pelancaran .

Logik Komersial Di Sebalik Perkongsian

Untuk Google Cloud: LQM SandboxAQ mewakili kategori beban kerja baharu yang bernilai tinggi — AI saintifik dan kuantitatif — yang memacu penggunaan awan. Google Cloud mendapat produk yang berbeza dan bertaraf perusahaan di samping model Gemini tujuan amnya, meletakkan dirinya sebagai penyedia infrastruktur untuk "penemuan saintifik asli AI" .

Untuk SandboxAQ: Google Cloud Marketplace menyediakan akses segera kepada pangkalan pelanggan perusahaan Google yang luas, saluran pengebilan dan perolehan yang dipercayai, serta infrastruktur berskala — termasuk integrasi dengan NVIDIA DGX Cloud di Google Cloud . SandboxAQ, syaraki lencongan Alphabet yang kini bernilai $5 bilion, memperdalam hubungan komersial semula jadi .

Apa Maksud Penyenaraian Pasaran untuk AI Saintifik

Ini adalah pencapaian komersial untuk AI saintifik. Ia menandakan kali pertama Large Quantitative Models khusus — kategori yang berbeza daripada LLM tujuan am — tersedia melalui pasaran awan utama dengan perolehan, pengebilan, dan keselamatan perusahaan .

Ia menandakan bahawa AI saintifik sedang bergerak dari makmal penyelidikan dan penggunaan tersuai ke dalam kategori produk yang disenaraikan secara komersial dan standard yang boleh dibeli oleh perusahaan secara terus. Ketua Pegawai Eksekutif SandboxAQ, Jack Hidary, telah menyatakan bahawa LQM akan mengatasi LLM dalam sektor seperti farmaseutikal, bahan, tenaga, dan kewangan , dan ketersediaan pasaran adalah infrastruktur yang merealisasikan peralihan itu.

Pengajaran Utama

• LQM dilatih menggunakan fizik, kimia, dan matematik — bukan teks — dan dioptimumkan untuk ramalan kuantitatif, bukan penjanaan bahasa.
• AQCat (bahan) dan AQPotency (ubat) adalah dua model LQM pertama yang tersedia di Google Cloud Marketplace.
• Gemini for Science adalah suite orkestrasi, bukan model tunggal, menggabungkan Co-Scientist, AlphaEvolve, ERA, dan NotebookLM.
• Perkongsian ini meletakkan Google Cloud sebagai tulang belakang infrastruktur untuk AI saintifik sambil memberi SandboxAQ pengedaran perusahaan.
• Penyenaraian pasaran mewakili kali pertama LQM khusus tersedia melalui saluran perolehan awan perusahaan.

Apa Itu Large Quantitative Models (LQM)?

Large Quantitative Models (LQM) adalah kategori AI yang berbeza sama sekali daripada Large Language Models (LLM) yang menjanakan chatbot seperti ChatGPT dan Gemini. Menurut SandboxAQ, LQM ialah "AI yang berlabuh dalam dunia fizikal" .

Bagaimana LQM Berbeza daripada LLM

Perbezaannya terletak pada tiga perkara: data latihan, matlamat, dan output.

Data dan latihan. LLM dilatih menggunakan teks internet dan bahasa semula jadi — buku, artikel, dan perbualan — untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. LQM pula dilatih menggunakan data kuantitatif dan undang-undang asas fizik, kimia, dan matematik . SandboxAQ menyifatkan LQM sebagai dibina berdasarkan data berstruktur berangka, bukannya teks .

Matlamat. LLM dioptimumkan untuk pemahaman dan penjanaan bahasa — meramal perkataan seterusnya dalam ayat atau meringkaskan dokumen. LQM dioptimumkan untuk matlamat kuantitatif khusus, seperti meramal sifat bahan, tingkah laku kimia, atau metrik risiko kewangan .

Output. LLM menghasilkan teks, ringkasan, dan perbualan. LQM menghasilkan ramalan, simulasi, dan pandangan kejuruteraan yang berlandaskan realiti fizikal . Seperti yang dijelaskan oleh SandboxAQ, jika LLM boleh menerangkan tindak balas kimia, LQM boleh mensimulasikannya .

Ketua Pegawai Eksekutif SandboxAQ, Jack Hidary, telah menyatakan bahawa LQM akan mengatasi LLM dalam sektor seperti farmaseutikal, bahan, tenaga, dan kewangan . Syarikat itu menegaskan bahawa LQM bukanlah pengganti LLM tetapi alat pelengkap — LLM mengendalikan interaksi manusia manakala LQM mengendalikan ketepatan kuantitatif .

Model Apa Yang Ditawarkan?

SandboxAQ pada mulanya menawarkan dua produk LQM melalui Google Cloud Marketplace :

• AQCat (penemuan bahan) — akan tersedia terlebih dahulu
• AQPotency (penemuan ubat) — akan menyusul selepas AQCat

Kedua-duanya boleh diakses melalui pasaran. SandboxAQ juga telah menjadikan LQM mereka boleh diakses melalui LLM terkemuka, membolehkan penyelidik membuat pertanyaan melalui antara muka bahasa semula jadi yang sudah mereka kenali .

Apa Itu Bundle Gemini for Science?

Gemini for Science bukanlah satu model tunggal. Ia adalah suite alat AI eksperimen yang diumumkan oleh Google di I/O 2026 (19–20 Mei 2026), direka untuk mempercepatkan kaedah saintifik . Ia paling sesuai difahami sebagai "lapisan orkestrasi" untuk penyelidikan saintifik .

Gemini for Science menggabungkan tiga teras utama:

• Penjanaan Hipotesis — dibina di atas Co-Scientist, satu pasukan ejen AI yang bekerjasama untuk menjana, membahaskan, dan menilai hipotesis penyelidikan. Google menerbitkan kertas Nature pada hari yang sama yang mengesahkan pendekatan ini .
• Penemuan Pengiraan — dibina di atas AlphaEvolve dan Empirical Research Assistance (ERA). ERA dilaporkan mengalahkan model ramalan CDC untuk ramalan penyakit berjangkit dalam penanda aras yang diterbitkan semasa pelancaran .
• Wawasan Literatur — dibina di atas NotebookLM, menyediakan ringkasan literatur automatik dan analisis penyelidikan .

Selain itu, Gemini for Science merangkumi Science Skills, lapisan berasingan dalam Google Antigravity yang berhubung dengan lebih 30 pangkalan data sains hayat .

Alat eksperimen ini tersedia melalui Google Labs di labs.google/science, dengan akses berperingkat bermula dari pelancaran .

Logik Komersial Di Sebalik Perkongsian

Untuk Google Cloud: LQM SandboxAQ mewakili kategori beban kerja baharu yang bernilai tinggi — AI saintifik dan kuantitatif — yang memacu penggunaan awan. Google Cloud mendapat produk yang berbeza dan bertaraf perusahaan di samping model Gemini tujuan amnya, meletakkan dirinya sebagai penyedia infrastruktur untuk "penemuan saintifik asli AI" .

Untuk SandboxAQ: Google Cloud Marketplace menyediakan akses segera kepada pangkalan pelanggan perusahaan Google yang luas, saluran pengebilan dan perolehan yang dipercayai, serta infrastruktur berskala — termasuk integrasi dengan NVIDIA DGX Cloud di Google Cloud . SandboxAQ, syaraki lencongan Alphabet yang kini bernilai $5 bilion, memperdalam hubungan komersial semula jadi .

Apa Maksud Penyenaraian Pasaran untuk AI Saintifik

Ini adalah pencapaian komersial untuk AI saintifik. Ia menandakan kali pertama Large Quantitative Models khusus — kategori yang berbeza daripada LLM tujuan am — tersedia melalui pasaran awan utama dengan perolehan, pengebilan, dan keselamatan perusahaan .

Ia menandakan bahawa AI saintifik sedang bergerak dari makmal penyelidikan dan penggunaan tersuai ke dalam kategori produk yang disenaraikan secara komersial dan standard yang boleh dibeli oleh perusahaan secara terus. Ketua Pegawai Eksekutif SandboxAQ, Jack Hidary, telah menyatakan bahawa LQM akan mengatasi LLM dalam sektor seperti farmaseutikal, bahan, tenaga, dan kewangan , dan ketersediaan pasaran adalah infrastruktur yang merealisasikan peralihan itu.

Pengajaran Utama

• LQM dilatih menggunakan fizik, kimia, dan matematik — bukan teks — dan dioptimumkan untuk ramalan kuantitatif, bukan penjanaan bahasa.
• AQCat (bahan) dan AQPotency (ubat) adalah dua model LQM pertama yang tersedia di Google Cloud Marketplace.
• Gemini for Science adalah suite orkestrasi, bukan model tunggal, menggabungkan Co-Scientist, AlphaEvolve, ERA, dan NotebookLM.
• Perkongsian ini meletakkan Google Cloud sebagai tulang belakang infrastruktur untuk AI saintifik sambil memberi SandboxAQ pengedaran perusahaan.
• Penyenaraian pasaran mewakili kali pertama LQM khusus tersedia melalui saluran perolehan awan perusahaan.