传统人文研究常困于史料碎片化，难以拼凑文明全貌。一个专为早期中华文明打造的多模态大模型，通过整合甲骨金文、舆图等多源数据，构建了超大规模知识体系。它不仅能进行可追溯的深度推理，更在多项评测中超越主流模型，为破解千年文明谜题提供了智能化新路径。
智能速览
全球首个聚焦早期中华文明的720亿参数多模态大模型问世。
自研模型在问答评测中准确率达60.7%，超越GPT-4.1等主流模型。
AI Agent平台能处理复杂课题，自动生成引证规范的研究报告。
项目通过实训营已培养超2000名学生，推动’AI+人文’新生力量成长。
精华内容
这项技术突破并非一蹴而就，其背后是一套从能力评估到应用落地的完整支撑体系。从评测集的构建到核心模型的研发，再到Agent平台的搭建，每一步都旨在让AI深刻理解并严谨推演早期中华文明的复杂脉络。
万题评测集
为确保评测的科学性，团队构建了全球规模最大的早期中华文明中文评测集，包含超10000个高质量问题。
其创新之处在于采用“学科领域×问题难度×研究场景”三维度分层框架，首次系统性地测评了AI在人文学科开放式问答中的真实能力，为模型优化提供了精准标尺。
720亿参数模型
模型核心是一个基于Diffusion Transformer统一架构、拥有720亿参数的多模态大模型。
它整合了文本、图像、三维扫描等十余种数据源，并通过首创的MCTS-GRPO强化训练框架，模拟人类学者的实证思维。在核心评测集上，其问答准确率达60.7%，显著领先于GPT-4.1的45.3%和Qwen3-VL-plus的54%。
智能研究Agent
基于模型能力，团队开发了早期中华文明AI Agent应用平台，支持多步骤推理与复杂任务规划。
例如，面对“莱布尼茨学派如何通过《易经》研究重新认识中国哲学”这类复杂问题，Agent能自动拆解、检索文献、分析论证，并生成引证规范的综述报告。它还能调用仿真工具，进行跨学科的社会学研究，如推演良渚文化人口演化，实现了从信息处理到证据闭环的跨越。
培育新生力量
技术生命力在于传承。项目通过开设“AI for Humanities人文智能实训营”，以真实问题驱动，培养学生掌握智能工具。
该项目已覆盖超2000人，线下实训规模从60人扩大至500人，正为人文研究新范式培育一批既懂文明肌理、又善用AI的青年学人。
当AI的关联能力与学者的深刻洞见结合，碎片化的史料将被重新编织，构建起生动的文明叙事。这不仅是技术赋能，更标志着人文研究迈向新阶段。我们是否正站在一个能以前所未有的清晰度，聆听文明源头回响的时代起点？
