SciForge: An AI-Native, Multimodal Workbench for Scientific Discovery· SciForge：面向科研的AI原生多模态工作台
Scientific work increasingly spans heterogeneous artifacts -- papers, code, datasets, scientific file formats, model outputs, figures, manuscripts, and team decisions -- yet general-purpose AI assistants rarely preserve these objects as a coherent, auditable research state. We present SciForge, a multimodal research-native AI workbench that reserves the graphical interface for human judgment while search, parsing, model routing, workflow execution, plotting, writing, and presentation generation run as modular agent-accessible services. SciForge is built around five pillars: (i) \emph{goal-scoped scientific decision governance} for \textbf{goal-oriented} research, with review gates and shared review surfaces; (ii) \emph{translate-then-reason} for \textbf{multimodal} input, routing scientifi
介绍SciForge，一个面向科研的AI原生多模态工作平台。
- 核心方法
- 构建了五个核心支柱：目标导向的科学决策治理、先翻译后推理的多模态输入处理、服务器端的工作流执行、模块化代理服务以及注重隐私和强大的社区治理框架。
- 适合谁读
- 研究者、工程师
- 要解决的问题
- 通用AI助手难以保存科研过程中产生的异构成果（如论文、代码、数据集等）作为一个连贯、可审计的研究状态。
- 关键实验
- 未提供
- 主要贡献
- 提出了一个科研人员主导的、AI辅助的多模态工作平台，提高了科研工作的效率和透明度。
- 意义与局限
- 为科研人员提供了一个强大的工具，放大了团队协作的效果，同时保持了AI的辅助地位而非主导地位；局限在于可能需要科研人员较高的技术门槛来充分使用其所有功能。