Deepoc 大模型：低幻觉驱动，重塑科研与教育的数学新范式

从攻克国际数学猜想的硬核突破，到 0.58% 的超低谬误率验证，Deepoc 大模型以 “精准推理” 为核心，成为科研工作者的可靠搭档、教育场景的智能助手，让数学的力量在学术探索与知识传递中高效落地。
致科研工作者：让每一次推导都经得起学术检验
在数学猜想证明、跨学科建模等前沿场景中，“幻觉” 是科研路上的致命障碍。Deepoc 凭借攻克数学猜想的实力，以低幻觉特性打破通用模型局限，为大学教授、博士群体提供核心科研支撑。
多域精准建模无偏差：适配数学、物理、工程等多学科交叉场景，从基础理论推导到复杂多场耦合建模，输出结果可追溯、无虚构，契合科研 “差之毫厘谬以千里” 的严苛要求。
小样本高效突破：具备强大的小样本学习能力，即使仅依托少量历史数据与公开精准数据，也能实现核心参数优化与性能预测，大幅降低中小团队研发门槛。
全流程降本提效：替代部分高成本、高耗时的仿真与验证工作，将核心研发周期缩短 40% 以上，试错成本降低 50%，让研究者聚焦核心创新。
致教育工作者：用可靠 AI 守护教学本质
面对中小学教育中 “AI 易误导”“工具不适配” 的痛点，Deepoc 以低幻觉优势构建安全教学场景，既解放教师精力，又保障学生知识建构的准确性。
无偏差答疑与引导：针对习题解析、概念推导等需求，提供精准无错的思维过程演示，避免错误信息干扰，同时通过交互式对话激发学生主动思考。
个性化教学适配：通过学习数据挖掘生成学生知识漏洞图谱，推送定制化训练方案，兼顾 “优等生拓展” 与 “后进生补弱”，破解传统课堂差异化教学难题。
轻量化教学赋能：辅助教师快速生成适配学情的教案、课件与分层任务，自动完成客观题批改与学情统计，让教师从机械工作中解脱，聚焦育人核心。
核心优势：低幻觉铸就不可替代的价值
硬核实力背书：以攻克数学猜想的实际成果，验证精密数学推理能力，谬误率低至 0.58%。
场景深度适配：科研端兼容多学科数学表达体系，教育端贴合不同学段教学需求，无需额外适配成本。
安全可控：所有输出结果可追溯、可验证，既保留技术效率，又规避 AI 滥用风险，守护科研诚信与教学本质。