团队致力于生命科学、地球科学、物质科学等前沿研究，包括3名教师（其中有1位优青）和15名在读博士生。代表性成果包括气象大模型'伏羲'，气象预报精度达国际领先水平；生命科学大模型构建了表型组学预训练大模型和女娲DNA大模型，相比于DeepMind的Enformer，女娲的分辨率和调控距离提升4倍，预测精度平均提升2%；物质科学领域提出SpbNet基础模型理论和构建4000万分子构象数据库，规模比斯坦福大学OGB-PCQM4Mv2数据库高一个量级。团队近五年承担4项国家级和1项省部级科研项目，发表50余篇高水平论文。与多所国际知名大学和企业（如阿里、华为）建立合作关系。团队建设了国内高校中规模最大的智算平台——复旦大学CFFF智能算力平台，现已为200余个科研项目提供支持。

代表性成果1：“伏羲”次季节大模型

联合上海科学智能研究院和国家气候中心在《联合国气候变化框架公约》第二十八次缔约方大会（COP28）上发布的“伏羲”次季节大模型，其预测时间长达45天，预报精度超过欧洲中期天气预报中心确定性预报结果，相关指标测定能力达到国际领先水平。大模型也显著增强了预测马登-朱利安振荡（MJO）的能力，将预测MJO的时间从30天延长到了36天，这一结果超过公认权威的ECMWF    S2S的预测能力，为应对气候变化带来的挑战提供了更有效的工具和策略。

代表性成果2：复旦大学CFFF智能算力平台CFFF平台

（Computing for the Future at Fudan）是为了促进复旦AI for Science发展而建设的校级智能计算平台，由“切问”一号和“近思”一号两部分组成，是目前全国高校最大的异构智算平台。CFFF平台资源包括GPU算力、CPU算力、分级冷热存储、大数据处理平台等构成，可支持千卡千亿参数大模型研发、万核高性能计算、大规模数据加工等作业。除了丰富的算力，CFFF平台还将提供AI for Science解决方案，帮助科研人员更便捷地将AI工具应用到科学研究中。