SciMaster

SciMaster是由深度求索（DeepSeek）与 Bohrium 团队联合推出的一款面向通用科学智能的 AI 智能体平台，旨在构建能够自主完成复杂科研任务的下一代科学人工智能系统。SciMaster 不仅整合了强大的大语言模型能力，还深度融合了科学计算工具链、实验模拟环境、文献知识库以及自动化推理机制，使其能够在物理、化学、材料、生物、地球科学等多个学科领域中执行从问题理解、假设生成、实验设计、数据分析到论文撰写的全流程科研辅助。

SciMaster官网入口网址：https://scimaster.bohrium.com/

SciMaster 不仅仅是一个文献检索工具，更像是科研过程中的智能“智囊团”‍。它利用人工智能来模拟科研人员的思考方式，能够将复杂的科研问题拆解为多个可执行的子任务（Tasks），并为每个子任务匹配合适的工具（Tool）和模型（Model）进行处理。

主要功能与特性

通用助手（General Assistant）‍：

• 问答交互：支持自然语言交互，用户可以像跟导师或同事交流一样，提出科研难题或学习需求。
• 任务拆解：对于复杂的问题，它能自动生成“思考链”（Chain of Thought），将问题分解为多个步骤并逐步求解。

深度调研（Deep Research）‍：

• 文献综述：通过集成的学术搜索功能（如Science Navigator），可以快速检索和汇总海量论文、专利和数据，生成高质量的综述报告。
• 信息溯源：与传统的 ChatGPT 不同，SciMaster 强调“循证”（Evidence-based），即在提供答案的同时展示检索到的原始文献来源，确保结果的可信度。

科研工作流自动化：

• 数据处理与建模：集成了多种 AI 模型和工具（Toolkits），支持从数据预处理、可视化到机器学习模型的训练和评估。
• 跨学科协作：依托玻尔平台的分布式计算和可视化建模能力，支持物理、化学、生物、工程等多学科的科研任务。

适用人群

SciMaster 主要面向科研工作者、工程师和学术研究人员。它适用于需要快速检索前沿文献、构建科研模型，或需要将繁琐的计算任务交给机器执行的场景。

SciMaster 通过将“自然语言理解”与“科学计算工具”深度结合，提供了一个从‍“我该查什么”‍到‍“我该怎么做”‍的全链路智能化科研解决方案。

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