AI SCIENCE INQUIRY · 由事实推动理解
让一个错误的直觉，
成为下一次科学发现。
不是再给出一份标准答案，而是让每个判断都经历预测、真实计算、反例挑战与独立迁移。所有结果都能追溯到科学引擎。
COGNITION TRACE / 认知轨迹0 / 4 已见证
学习轨迹根据本次预测、实验与迁移记录更新，所有步骤都可以追溯。
本次学习证据原始预测 → 真实实验 → 可审核的下一步
等待你先作出科学预测
尚未运行；模型不会捏造数据
先依据真实证据提出问题
所有科学数值来自本机固定科学引擎；AI只能提出受约束的实验建议，执行前需你的独立预测和批准。
旗舰科学课：用实验反驳一个直觉聚焦模式 · 同一个学习证据链，四步完成探究
先完成两道独立的概念前测，带着自己的判断进入科学实验。
学习不是一次答对，而是看见理解的变化。前测 → 科学探究 → 错因与迁移 → 复习证据
查看我的学习画像 →TWO WORLDS · ONE METHOD
一个科学探究协议，探索两个真实计算世界。
相同的是“预测—观察—质疑—再验证”；不同的是科学模型和证据边界。探索实验室之后，返回学院完成受控对照和独立迁移。
共同教学协议先假设 · 再运行 · 核对证据 · 控制变量 · 独立迁移开始旗舰学习课 →
GUARDRAIL LAB / 可复现的安全拒绝
待验证AI的建议也必须接受科学检验。
下面是固定构造的三种违规输出。点击运行的是本机真实解析和科学校验代码，不是一次实时大模型攻击或真实学生案例。
等待选择一个测试案例
真实模型无权跳过变量校验或学生批准。所有反例默认不会执行实验。
SAFETY CHECK · 本机安全校验 · 不上传学习数据 · 未批准的科学实验不会执行
VERIFIABLE EVIDENCE / 技术证据账本
正在核对本机证据…不是一句“AI很聪明”，而是一组能复算的实验。
这里展示经过复算的研发技术指标，模型验证与科学实验数据分别追溯；并非对学生学习效果的推断。
—离线科学情境
—PFL真实候选复算
—违规输出被拒绝
—真实模型目标方向匹配
离线技术基线的目标方向匹配等待证据
AI 模型与离线基线的对照等待证据
正在核对本机固定版本测试结果；没有通过核验则不显示成功数字。
00 事前概念前测 · 答案不会预选
在实验前，先留下你的理解
真实作答将保存在本机，科学猜想后来被推翻不算答错题。
01 你的科学问题
微小的初值变化，会改变长期结果吗？
保持方程及参数不变，只让初始条件相差极小的一点。你认为两条轨道会永远相近吗？
实验条件有范围校验 · 每次修改均重新计算
真实运行 EvoWorld 的「合作开启/关闭」配对对照，固定其它环境变量；每组两个随机种子，各200 tick。这个样本量只能演示方法，不足以证明因果结论。
预测优先 不可事后补写
写下自己的预测后，才能开始实验。