大模型真正的护城河：不是参数，是「会做研究」的数据底座

当前大模型与智能体（Agent）在科研辅助领域的应用正面临深刻的期望落差。业界普遍期待其成为能够跨学科自主探索、设计研究方案、解决复杂问题的"全能研究员"，但实际部署中却频繁暴露系统性缺陷。这些失效并非偶发的技术故障，而是根植于训练数据结构的深层问题——大模型缺乏对科研方法论体系的真正理解。