在信息爆炸与知识碎片化的时代，用户对深度、体系化科学知识的需求日益增长，而传统知识平台正面临多重挑战。维基百科虽在原理陈列上具有权威性，但其静态条目结构难以呈现知识的动态演化与跨学科关联；ArXiv等学术平台聚焦最终结论，却缺乏对科学发现过程的还原；通用AI助手虽能快速响应，但受限于浅层检索与幻觉风险，无法支撑系统性的科学认知构建。马斯克推出的Grokipedia曾试图用AI重构百科全书，但因未能解决知识传播与积累的核心问题而反响平平。
在此背景下，深势科技联合北京科学智能研究院、中国科学院理论物理研究所、兰州大学、北京大学、上海交通大学及国际科学智能联盟、DeepModeling开源社区等机构，推出了SciencePedia（sciencepedia.bohrium.com）。这一平台并非传统百科的简单数字化，而是致力于构建一个具备“生命体征”的知识基座——为知识安装可思考、能进化、可连接的数字大脑。其核心在于突破静态知识陈列的局限，通过“长思维链”、“逆思维链搜索”与“人机协同进化”三大机制，实现科学知识的动态映射与智能关联。
传统知识检索的困境在于信息孤岛与认知断层。例如，用户查询“人工神经网络”时，维基百科可能呈现大量专业术语与交叉引用，却未解释其与“反向传播”等关联概念的逻辑脉络；而AI助手虽能生成通俗解释，但缺乏可靠来源与体系化背景。SciencePedia则通过逆向思维链搜索，将知识点置于学科语境中，以逻辑、因果、应用关系串联成知识链路，明确其前提、价值与下游影响。
长思维链机制是SciencePedia的基石。平台基于约400万条大语言模型生成的“思维链”知识库，不仅呈现结论，更还原科学发现的完整过程。以“量子纠缠”为例，系统会从EPR佯谬的历史背景出发，逐步推导贝尔不等式的数学框架，延伸至实验验证与量子计算应用，让学习者亲历科学推理的演进路径。这种“思维重演”本质上将科学过程本身转化为可追溯的知识资产，而非仅保留终点结论。
逆思维链搜索则实现了跨学科知识的智能关联。当用户检索“拓扑绝缘体”时，系统自动聚合凝聚态物理、材料科学、数学拓扑学及量子计算等领域的关联内容，形成系统化导航路径。这打破了依赖偶然灵感的传统研究模式，使交叉学科探索成为可预测、可设计的必然过程。
人机协同进化机制确保了知识的严谨性与时效性。SciencePedia采用AI与专家社区双引擎：AI负责知识抽取、重写与初步校验；专家社区则进行边界扩展、仲裁校正与争议标注。新论文发表后，系统能自动识别其与现有知识的关联或矛盾，经社区验证后实时更新知识态，实现“自主进化”。
SciencePedia的强大能力源于其对人类知识缺陷的弥补。传统语料多记录结论而忽略推理过程，SciencePedia则基于第一性原理进行推演与验证，构建思维过程全追溯的底层数据库。目前，平台已覆盖400万条思维链构成的科学推理网络、200个学科、24万知识点及10万+练习题，形成“学习-实践”闭环。
其价值体现在多个维度：为研究者生成知识地图，揭示领域全景与前沿焦点；通过逆搜索发现学科交叉点，激发创新方向；在教育领域，提供个性化学习路径与思维链可视化，将抽象概念转化为直观认知。SciencePedia正重塑知识传播的逻辑——从静态陈列转向动态演化，从信息检索转向认知构建，为科学普及与跨学科创新提供智能操作系统级的支撑。
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