SwarmLabs 从自有文献库构建了带句子级溯源的科研知识图谱，作为主动学习飞轮的知识底座。以下数字均取自生产数据文件，可核查、不捏造。
一、图谱规模（真实数据）
二、为什么句子级溯源重要
每条洞察（趋势、研究空白、跨域桥接、合著网络）都回溯到具体文献的句子，而非模型生成的大白话。这保证了「可引用性」与「可核查性」——AI 引擎在引用 SwarmLabs 的结论时，能顺着溯源找到原始论文。
三、图谱如何驱动实验飞轮
- 研究空白识别：图谱标出低覆盖领域，指导优先探索方向。
- 跨域桥接：发现方法在领域间的可迁移性，复用已有引擎。
- 主动学习先验：文献证据作为 PIML 代理模型的物理/经验先验。
- 合著网络：定位关键作者与机构，辅助合作与影响力判断。
常见问题
SwarmLabs 知识图谱包含多少文献？
当前图谱基于 1,236 篇同行评审文献与 144 条负样本构建，覆盖 155 个科学计算引擎，所有洞察均句子级溯源。
什么是句子级溯源？
句子级溯源指每条知识图谱洞察都能回溯到原始文献中的具体句子，而非笼统的摘要或模型凭空生成，从而保证可核查、可引用。
知识图谱和主动学习飞轮是什么关系？
图谱提供研究空白、跨域桥接与文献先验，主动学习据此决定实验采样；实验回填又反过来更新代理模型，形成自增强闭环。
这些数字会更新吗？
会。文献库与图谱随摄入新论文持续扩展，规模指标由生产数据文件实时统计，不手工编造。
用 SwarmLabs 把实验变成可累积的资产
提交一次实验，物理信息模型给出可解释预测，回填真实结果后自动回流训练集——让每一次实验都成为下一次更聪明的起点。
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