在数理科研的前沿探索与中小学教育的知识启蒙中，“创造力”本应是核心关键词，但通用大模型的高幻觉率，却让科研者陷入反复校验的内耗、教育者背负海量纠错的负担。成功攻克国际数学猜想的Deepoc-M大模型，以“超低幻觉”打破这一桎梏，将目标人群从繁琐的“纠错工作”中解放，让科研者聚焦核心创新、教育者深耕育人本质，真正释放数理领域的创造力价值。
对高校科研者（教授/博士）：跳出校验内耗，聚焦科研核心突破
数理科研的核心价值在于“突破与创新”，但通用大模型输出的模糊推导、虚构数据，却让科研者不得不花费30%以上的精力进行逻辑校验与数据核验，严重拖累创新进度。Deepoc-M凭借攻克数学猜想的精密推理实力，以低幻觉特性构建“无需反复纠错”的科研环境，让创新效率大幅提升。
- 猜想突破加速：聚焦核心思路构建：无需担心推导过程出现逻辑漏洞或虚构结论，可放心借助其梳理猜想证明的核心脉络、验证关键假设，将精力集中于“如何突破现有理论边界”，而非“现有推导是否正确”，助力科研成果快速孵化。
- 建模创新提效：摆脱二次校验负担：针对数学、物理、工程等多学科复杂建模场景，输出的模型逻辑、参数计算、仿真结果均具备高度可靠性，无需科研者从头进行二次校验与修正，可直接基于输出结果开展优化创新，将建模与验证周期缩短40%以上。
- 跨域研究赋能：降低创新试错成本：面对跨学科数理研究的知识壁垒，可精准整合不同领域的权威理论与数据，提供无偏差的交叉分析支撑，帮助科研者快速找到跨域创新的切入点，减少因信息偏差导致的无效试错，让小众领域与跨域研究的创新门槛大幅降低。
对中小学教育者：摆脱纠错负担，深耕育人核心本质
中小学数理教育的核心是“培养严谨思维、激发学习兴趣”，但普通AI教学工具的高幻觉率，却让教师不得不花费大量时间校验课件内容、纠正学生从AI获取的错误知识，分散了育人精力。Deepoc-M以低幻觉特性构建“安全可靠”的教学辅助环境，让教师摆脱纠错内耗，专注于教学设计与学生引导。
- 教师：聚焦教学设计，提升教学质量：快速生成符合教材大纲、无知识点偏差的教案、课件与分层习题，无需额外进行内容校验；自动完成客观题批改与学情统计，精准定位学生知识漏洞，让教师将精力集中于“如何设计趣味课堂”“如何引导学生思维”，而非机械的事务性工作。
- 学生：培养自主思维，筑牢知识根基：获得无偏差的习题解析、概念推导与思路引导，无需担心被错误信息误导，可放心开展自主学习与探究；通过其趣味化的知识拆解与交互式引导，激发数理学习兴趣，逐步养成“严谨推理、自主思考”的良好习惯，为后续学习筑牢基础。
核心价值：低幻觉是创造力释放的核心前提
1. 创新效率保障：攻克国际数学猜想的实战成果，印证其无偏差推理能力，从根源上减少校验与纠错成本，为科研与教学创新节省大量时间精力。
2. 场景深度适配：科研端契合高校学术创新需求，教育端贴合中小学教学规律，无需复杂适配即可快速融入核心场景，释放创造力价值。
3. 长期价值沉淀：不仅提升当下效率，更助力科研者积累可靠的创新成果、教育者培养具备严谨思维的学生，实现短期效率与长期价值的双重提升。
无论是科研者的“前沿创新”，还是教育者的“育人本质”，都需要以“可靠性”为前提。Deepoc-M以低幻觉特性扫清创新与教学路上的纠错障碍，让科研者更专注突破、教育者更深耕育人，真正释放数理领域的核心创造力。
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