应用介绍
让 AI 帮着做科研,最让人不放心的一件事是:它给出的结论,到底是查到的还是编的?图是怎么画出来的、用的哪份数据、跑的什么环境,一概看不到——这样的结果没法写进论文。可复现和可追溯,才是科研 AI 和聊天机器人的分水岭。
AIPOCH Open-Science 是一套装在自己电脑上的 AI 科研工作台,macOS、Windows、Linux 一键安装、开箱即用,不绑定某一家大模型,本地优先——数据留在本机。它内置 22 个科研 Skill 和 24 个数据连接器:文献可以按 DOI、PubMed、arXiv 编号直接导入,还能同时联搜 Europe PMC、OpenAlex 等库,优先抓开放全文,省掉到处翻找。
用法很直接:新建一个项目,用大白话写清研究目标,Agent 就自动去读你的文件、查文献、跑 Python / R notebook、生成报告,把重复劳动接过去。它在 BiomniBench-DA 公开榜上拿过第一,不是玩具。
真正硬核的是可追溯这一环。每一个产出都自带来源,图表会存成不可篡改的版本,点开就能看到生成它的代码、输入文件,以及当时的运行环境——结果怎么来的一目了然,复现只是再跑一遍的事。而且证据不足时它会直接标"不可用",不瞎编、不脑补,这一点对科研尤其重要。Apache 2.0 开源。
本地优先、跨平台:macOS、Windows、Linux 桌面应用,一键安装开箱即用,数据和运算留在本机,不强制上传云端。
不绑定模型:model-agnostic 设计,可以接不同厂商的大模型,按需切换,不被单一供应商锁定。
文献一键导入与联搜:按 DOI、PubMed、arXiv 编号直接导入文献,同时联搜 Europe PMC、OpenAlex 等库,优先抓取开放全文。
22 个科研 Skill:内置文献综述、数据分析、图表生成、报告撰写等科研常用技能,针对科研场景调好,不用自己一步步搭。
24 个数据连接器:对接常见的科研数据库和数据源,配合 Python / R notebook,把查数据、算数据、出图串成一条流程。
可复现的溯源:每个产出附带来源,图表存为不可篡改版本,可回看生成代码、输入文件和运行环境,复现即重跑。
证据不足即标注:没有可靠依据时直接标"不可用",拒绝无中生有,保证结论可信而非看起来可信。
AIPOCH Open-Science 是一套装在自己电脑上的 AI 科研工作台,macOS、Windows、Linux 一键安装、开箱即用,不绑定某一家大模型,本地优先——数据留在本机。它内置 22 个科研 Skill 和 24 个数据连接器:文献可以按 DOI、PubMed、arXiv 编号直接导入,还能同时联搜 Europe PMC、OpenAlex 等库,优先抓开放全文,省掉到处翻找。
用法很直接:新建一个项目,用大白话写清研究目标,Agent 就自动去读你的文件、查文献、跑 Python / R notebook、生成报告,把重复劳动接过去。它在 BiomniBench-DA 公开榜上拿过第一,不是玩具。
真正硬核的是可追溯这一环。每一个产出都自带来源,图表会存成不可篡改的版本,点开就能看到生成它的代码、输入文件,以及当时的运行环境——结果怎么来的一目了然,复现只是再跑一遍的事。而且证据不足时它会直接标"不可用",不瞎编、不脑补,这一点对科研尤其重要。Apache 2.0 开源。
软件功能
本地优先、跨平台:macOS、Windows、Linux 桌面应用,一键安装开箱即用,数据和运算留在本机,不强制上传云端。
不绑定模型:model-agnostic 设计,可以接不同厂商的大模型,按需切换,不被单一供应商锁定。
文献一键导入与联搜:按 DOI、PubMed、arXiv 编号直接导入文献,同时联搜 Europe PMC、OpenAlex 等库,优先抓取开放全文。
22 个科研 Skill:内置文献综述、数据分析、图表生成、报告撰写等科研常用技能,针对科研场景调好,不用自己一步步搭。
24 个数据连接器:对接常见的科研数据库和数据源,配合 Python / R notebook,把查数据、算数据、出图串成一条流程。
可复现的溯源:每个产出附带来源,图表存为不可篡改版本,可回看生成代码、输入文件和运行环境,复现即重跑。
证据不足即标注:没有可靠依据时直接标"不可用",拒绝无中生有,保证结论可信而非看起来可信。
