AIPOCH 开源 Open-Science，用 .science 格式打包 AI 科研全过程

AI科研进入“Vibe Research”时代

Open-Science团队 投稿

量子位 | 公众号QbitAI

让AI跑完一段分析、拿到一张图，如今已经不难。但当你把这项工作交给另一个人时，麻烦就开始了。

这张图用了哪份数据？代码后来改过几次？审查通过的是当前版本，还是上一个版本？对话里提到的检验，到底执行了没有？

一切都无从查证。

如果为了顺利交接，补上代码、数据和聊天记录，接收者往往还需要自己把它们一一对应起来，到头来也没有提高效率。

AI降低了做研究的门槛，但追溯研究还是个问题。

针对这一痛点，AIPOCH近日开源了AI科研工作台Open-Science（Apache License 2.0），并同步推出一种名为**.science**的软件包格式：把选定的研究会话、文件版本、计算记录与审查证据一起交付，让接收者能够查看已有工作，再从独立副本继续研究。

**△**Open-Science产品演示

描述这套系统的预印本《AIPOCH Open-Science：An Open-Source AI Research Workbench with Reproducible .science Packages》已同步发布，论文作者来自全球76家机构，包括复旦大学附属中山医院、阿姆斯特丹大学医学中心等医学中心，北京大学、上海交通大学等高校，以及商汤科技等企业。

如此广泛的协作网络也意味着，这套方法已经在众多机构的真实科研场景中得到验证。

**△**Open-Science与.science包：将研究结果连同可用的过程记录一起分享

.science：把“研究过程”打包成一个文件

首先肯定要聊聊这个让人耳目一新的.science文件包。以往，一次AI辅助研究通常分散在多个地方：任务要求在对话里，计算过程在Notebook里，结果在CSV、图表或报告里，检查意见又对应某个历史版本。.science要解决的，正是这最容易被忽略的一环：上下文。

它把已记录的内容组织成可携带的研究会话包。导出时，研究者选择要分享的内容；接收方导入后，历史以只读方式呈现——不会自动执行代码，也不恢复原作者的访问凭证；需要继续探索时，可以派生（fork）出一个可写副本，前后工作分别记录。

△.science包导出界面示例：查看导出范围与体积，并选择要携带的内容

这套设计并非凭空造轮子，.science兼容RO-Crate这一国际通行的数据格式标准，把研究数据、代码、作者、许可与溯源信息统一描述为可交换的“研究对象”。

更值得注意的是，Open-Science开创了机器之间分享AI使用过程存档的先河：一个系统中已记录的AI辅助工作，可以被另一个系统打开、检视，并在其上继续构建。

能否重新计算，仍取决于输入、环境和权限——这一点，论文用实验给出了明确边界。

功能一览：从研究任务到交接

Open-Science把项目、研究会话和计算工具放在同一个工作台中：研究者描述任务、提供材料，Agent在配置好的权限与环境中执行，产生的文件进入带版本记录的成果管理流程。整套设计围绕两个场景展开：做研究时能检查过程，交接研究时能保留上下文。

成果追溯：从一个文件找到产生它的计算

同名文件可能被覆盖多次，文件名无法说明哪次计算生成了哪份结果。Open-Science为成果保存独立的版本记录，关联此前版本、产生它的Notebook运行、相关消息与审查记录。还有一个容易忽略的细节：上传过一份文件，不等于计算确实使用了它——预印本区分了消息附件、工具观察到的访问和计算使用的证据。

Reviewer：检查意见对应到具体版本

一张统计表被指出有误，Agent修改后通过复查，随后又生成了新版本——新文件还算“已审查”吗？在Open-Science的记录中，审查意见有明确的目标版本和范围：读者可以同时看到首版的问题、后续的修正，以及当前版本是否接受过检查。

选择性分享：文件内容可以省略，缺失需要说明

交接项目时，并非每份材料都要随包发送。符合规则的内容可以不导出，但保留身份记录并标明不可用——接收者能分清“存在但未分享”和“根本没有记录”。用于计算的CSV这类必需证据，则无法取消选择。

文献与计算：研究材料留在同一工作台

Open-Science还提供文献库、科学数据连接器和受管理的Python、R计算环境：文献、PDF、笔记作为分析输入，论文图表可定位回原始PDF核对。阅读材料、运行代码和检查产出，由此进入同一个项目流程。

**△**文献库界面示例：集中查看论文图表，并跳转回原文核对

打开别人的研究：案例仓库里能看到什么

除了这些常用功能，你还可以看别人做的案例。官方案例页和公开案例数据集，把真实研究过程做成了可以打开、逐层翻看的.science包：研究者先问了什么、Agent跑了哪段代码、哪个版本没通过检查、后来怎么改的，一整条过程都留在记录里。

对刚入门的研究者来说，这相当于坐在一位有经验的研究者旁边，看他如何把一个问题从头做完。

以其中一个案例为例：它分析一个限定胶质母细胞瘤试验队列的注册结果可用性。沿着trial_calculations.csv，可以找到关联的任务消息、已完成的Notebook运行和审查意见；取出包内保存的脚本离线重算，93条候选记录按规则排除13条、纳入80条，重新生成的两张结果表与包内版本逐字节一致。

**△**预印本补充图S1：从结果表定位任务、计算与审查；利用固定输入离线重算，两张CSV与保存版本逐字节一致

运行机制：导出沿关系收集，导入重新映射

预印本关注的核心问题很具体：研究记录从源项目导出、再进入接收项目后，原有引用还能否指向正确的对象？

实现上，.science是gzip压缩的tar归档，包含内容清单*（manifest）*、会话与原生记录、RO-Crate元数据和保留的文件内容。导出器沿已记录的关系收集必需对象，缺少必需证据时直接失败，而不是留下看似完整的交接结果；接收端为对象建立新的本地标识并映射引用——内部编号可以换，但“哪次运行生成哪个版本”“哪条意见检查哪个版本”必须继续对应。

**△**预印本图1：本地标识可以变化，已记录的目标关系需要保留；内容可用性、审查适用性与工作区权限分别处理

实验验证：三个版本导出后，检查意见有没有串位

论文构造了一段包含错误、修正和再次修改的研究过程：用五组已知结果的数据（斜率2、截距1、均值7），让工作台保留三版summary.csv——

• 首版有意写错：均值被写为8，Reviewer留下失败记录；
• 第二版修正并复查：均值改回7，后续检查对应这次修正；
• 第三版再次修改：增加一个测试标记，但不再请求审查。

另有一项计划中的置换检验保留未执行。研究者随后生成完整包与部分内容包，分别导入两个空项目，与独立于导出器的源端快照比对：138项导出字段、136+10项导入与语义比较全部匹配，两个接收端各保留28条消息。体验层面的结果更直观：失败意见仍对应首版，修正指向第二版，第三版显示未审查；被省略的笔记身份记录在、内容不可用。

**△**预印本图2：同一源会话产生完整导出与部分内容导出；接收端保留各版本及其对应的审查关系

论文还有一组诚实的对照：资料齐全的普通目录在七类静态检查问题上与.science完整包打平，均为7/7。区别在于，.science多做了原生记录导入、标识映射、省略声明和只读/可写分离。需要说明，这些数字来自同一受控过程的预定检查项，跨安装环境的交接尚未验证。

“Vibe Research的时代正在到来”

“Vibe Research（氛围式研究）的时代正在到来，将有更多人能够把自己的好奇心与研究想法，转化为有意义的工作。”

AIPOCH首席执行官王慧美表示，“我们希望让科学探索更加触手可及，并构建一个开放生态，让研究者与开发者能够彼此贡献、彼此受益。”

当AI越来越多地参与研究，“研究过程”本身应该去哪儿？

AIPOCH给出的答案，是让它成为一种可以保存、传递与复用的资产。而这种模式的适用性并不止于科研——无论是人与人之间的协作，还是专家经验的复现，.science都是一种面向智能体时代数据可迁移性的答案。

快速开始

Open-Science提供macOS、Windows和Linux桌面版本，并开放源码。初次体验可以从一个输入明确、结果容易检查的小任务开始，例如：

“请读取我上传的CSV，检查缺失值，计算数值列的描述统计，并生成一份结果表和一张分布图。保留实际运行的代码，说明使用了哪些输入；尚未完成的步骤请单独列出。

完成后查看版本与执行证据，导出.science包，导入另一个项目继续研究；也可以先从案例页体验接收方如何阅读一份研究记录。开发者按官方仓库要求准备Node.js 24与Git，克隆仓库后npm install、npm run dev即可启动。” GitHub仓库：https://github.com/aipoch/open-science 研究案例：https://aipoch.com/open-science/use-cases 公开案例数据集：https://huggingface.co/datasets/AIPOCH-AI/open-science-cases 预印本：https://arxiv.org/abs/2610.17110*

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