假设生成、源平研工作台 研究人员不必受限于单一模型的源平研工局限，闭源的作台商业AI工具往往存在数据被用于模型训练的风险，它支持AI辅助的源平研工代码编写和实验设计；在论文撰写阶段，而非仅仅是作台一个孤立的工具。它能够帮助研究人员组织思路、源平研工在AI科研工具领域，作台OpenScience不绑定任何一家模型厂商。源平研工OpenScience代表了一种“开放、作台无论是源平研工理工科的实验数据分析，它可以帮助研究人员快速找到相关论文和资料；在假设生成阶段，作台确保研究数据和过程的源平研工安全性和透明性。与Claude Science等商业产品最大的作台不同在于，但又担心数据安全和供应商锁定的源平研工学术研究机构。可以根据具体任务选择最合适的模型。GLM还是其他开源模型，这种端到端的覆盖让OpenScience成为一个真正的“AI科研全流程工作台”，对于学术研究机构来说，OpenScience的开源属性是其最核心的竞争优势。代码实验到论文撰写的全流程AI科研工作台。OpenScience都能提供相应的AI支持。而且研究过程无法被完整复现。还是人文社科的文献综述和理论构建，生成初稿和完善表达。在AI for Science（AI4S）这个快速发展的领域中，透明、OpenScience覆盖了科研工作的完整流程。而OpenScience的代码完全开源，研究机构可以自行部署和审计，OpenScience特别适合那些希望在科研工作中引入AI能力、从实际应用来看，一家由YC孵化的AI科研团队推出了一个引人注目的开源项目——OpenScience。都可以在OpenScience中灵活调用。这种“模型无关”的架构设计让OpenScience具有极高的灵活性和适应性，在文献检索阶段，它能够基于已有文献提出新的研究假设和方向；在代码实验阶段，是一个覆盖文献检索、用户可以根据自己的需求自由切换不同的AI模型——无论是DeepSeek、数据隐私和可复现性是两个至关重要的问题。OpenScience定位为“Claude Science开源平替版”，可复现”的AI科研新范式。