Perslis
PEEL · 面向研究的科学 AI 运行时

你的研究,
运行在这个运行时上。

把每一次实验、每一次文献检索、每一次模型调用,都跑在一个受治理的控制台上。Peel 提供带证据的知识图谱,Lois 在已知之上推理,每个答案都钉定其来源——默认本地,任你检视、质疑,并在其上构建。

试点计划进行中 — 今天报名

macOS(通用)· Linux(x86_64 / aarch64)· 校验和验证 · 无需运行时

连接的科学系统

把你的实验室接好,
直接跑起来。

不需要特殊设备,也不必推倒重来 —— 我们连接的正是你实验室已经在用的系统。文献、结构、变异、化学与通路走下方这些服务;WetHands 一侧对接 LIMS、电子实验记录本与仪器 API。一个受治理的控制台,每个答案都钉定来源。

PubMedPubMed CentralarXivbioRxivOpenAlexSemantic ScholarUniProtRCSB PDBAlphaFold DBInterProEnsemblNCBIClinVardbSNPPubChemChEMBLKEGGReactome

通过各服务的公共接口实时查询,并遵守来源契约。名称与标识归各自所有者所有;不代表合作或背书。

~372k结构化知识记录
35类型化关系
~65k关系实例

公开论文报告的原型规模;不是生命科学数据规模或准确率指标。 查看来源 ↗

真实数据 · 交互探索

知识有结构。亲手探索。

六种选择,三个回合,216 条不同路径。这个真实的 AAC 对话数据样本展示了上下文与关系如何共存。点击一个单元格,观察路径亮起并查看它在数据集中的连接;切换话题,再探索一次。

当前话题

Cardiology

In patients with coronary artery disease and heart failure, guideline-directed medical therapy should precede revascularization strategies like PCI or CABG.

拖动旋转 · 滚动缩放 · 点击查看 · 也可使用下方的键盘选择器

X = 回合 1Y = 回合 2Z = 回合 3

这里展示的是对话知识数据,不是生物医学数据或临床结果。连接来自数据集;连接本身并不证明现实世界中的因果关系。

从沟通到发现

起点是帮助表达。
愿景是让知识不断积累。

Peel 起源于辅助与替代沟通(AAC):上下文、可追溯性与可信表达至关重要。同样的设计原则也与科学研究密切相关:保留每个主张的依据,明确关系的含义,让尚待检验的假设保持可见。

01

Peel · 知识结构

把记录、上下文与类型化连接放在一起,让知识可被检查和复用。

02

Lois · 符号推理

沿已记录的关系查找依据,解释路径,并在证据不足时返回未知。

03

Perslis · 科学运行时

为科学工具、实验与验证提供运行环境。一次工具执行的结果仍需按其证据和范围来判断。

深入 PEEL

一个系统,五个深入了解的入口。

02

理解整个系统

知识、推理与执行如何协同。

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02

记录、类型化关系、推理与表达——四个部分各司其职,让你看清答案从哪来、其权限到哪止。

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03

认识 Lois

已知、冲突和未知如何影响回答。

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03

查询已存知识、沿路径解释、检查已知冲突。图谱缺少关系时,Lois 返回未知,而不是猜测。

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04

使用科学运行时

文献、分子数据、通路、计算与实验——同一来源契约下的工具。

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04

五个层次——文献、分子数据、计算、来源契约、通路——再加 WetHands 实验。每个结果都注明其数据库,否则即为错误。

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05

走进工具墙

44 件仪器、19 个服务、一个控制台。

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05

从 PubMed 到 AlphaFold 到 KEGG,汇于一个控制台,加计算台、WetHands 通道与直达裸机的纯 C++——本不该相连的仪器,正在对话。

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06

保持气密

默认本地模型,绝不用你的数据训练,记录永不离开你的磁盘。

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06

推理默认在本地 Ollama 模型上运行;没有任何东西离开你的设备去训练模型;外部模型需主动选用;记录——图谱、账本、记事本——都是你磁盘上的文件,断网照样工作。

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07

探索生命科学

从证据地图走向可检验的假设。

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07

证据地图、通路审查、假设比较、跨实验室的延续——我们希望与研究伙伴共同验证的工作流。

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08

检查证据

公开成果、原型边界与验证路线。

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08

已发布的数据集与模型、原型的真实边界、公开论文与验证路线——什么已建成、下一步是什么、还有什么待检验。

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下一波科学发现

让每一次发现,
成为下一次发现的起点。

我们正在探索一种研究基础设施:使团队能够检查证据、比较假设,并保留结论背后的推理过程。与领域专家共同验证,是把这一愿景带入生命科学的下一步。

实际运行

看 Peel 跑起来。

一段真实的研究会话,在你的浏览器里实时重放——AI 提出方案,floor 按登录号拉取真实数据,捕捉矛盾,在无从解析时选择弃权。每一行都钉定到其来源。

symbolic_floor — ai scientist · live, no MCP


面向生命科学 — 每个事实都钉定到其来源数据库。
继续探索系统架构