🌐 全球首创 · 多模型交叉验证平台
10+
主流模型
∞
验证深度
0
裁判模型
100%
本地密钥

让多个 AI
互相辩论、验证
达成共识

一次提问，Claude、GPT-4、Gemini、豆包等顶级 AI 同时独立作答。
随后每个模型读取其他所有人的回答，明确指出分歧，质疑错误，更新立场。
如此循环直到算法检测到收敛——最终答案由纯数学合并，而非任何单一 AI 决定。

PolyMind — 交叉验证进行中
● LIVE
量子纠缠可以用于即时通信吗？
Round 2 · 第 2 轮交叉验证
Claude
✓ 完成
【①异议检查】与 GPT-4 无实质分歧。与 Gemini 存在一处争议：QKD 是否属于"即时通信利用"范畴。
【③修订立场】量子纠缠不能传递信息，这一结论各方一致。QKD 仅利用纠缠的安全性而非速度，不涉及即时通信。
GPT-4
✓ 完成
【①异议检查】无实质分歧。各方均确认量子纠缠不违反相对论因果律。
【③修订立场】Bell 实验已证实非定域关联，但测量结果随机，无法编码信息，因此无法实现即时通信。
Gemini
✓ 完成
【①异议检查】接受 Claude 的纠正，QKD 确实不属于即时通信。修正立场。
【③修订立场】同意两者结论，无实质分歧。量子纠缠不可用于即时通信。
收敛度
84%
✓ 已收敛
CONSENSUS
量子纠缠无法实现即时通信。测量结果具有随机性，信息无法被编码传递。Bell 不等式实验证实了非定域关联，但这不违反光速限制。量子密钥分发（QKD）利用的是通信安全性，而非通信速度优势。
⬆ 以上为真实第 2 轮结构化交叉验证模拟 · 使用你自己的 API Key · 服务器不接触任何密钥
为什么需要 PolyMind
单个 AI 的回答，
你真的能信任吗？

大语言模型会以极高的自信给出错误答案（幻觉问题），且受训练数据偏见影响，在复杂、争议性问题上各有盲点。单独使用任何一个模型，你无法知道它是否在某个关键点上出了错。

PolyMind 的核心理念来自科学验证方法：真理经得起质疑，共识需要多方认证。我们让 AI 像科学家一样互相审查、互相质疑，直到分歧真正收敛为经过充分验证的结论。

🎯
更准确
多模型交叉审查，单点错误更难逃脱，幻觉被其他模型揭露
🔍
更透明
完整展示每轮每个模型的回答、分歧点、修正过程和收敛结果
⚖️
更公正
无裁判 AI 介入，最终答案由 TF-IDF + Jaccard 算法从多方共识中提取
❌
传统方式
问一个 AI → 得到一个自信的答案 → 无法验证
没有交叉检验，错误无从发现
模型越自信，错误越危险
↓
✅
PolyMind 方式
多个 AI 独立作答 → 互相指出分歧 → 持续修正
错误在结构化交叉验证中被揭露和纠正
共识由算法合并，不让任何 AI 做裁判
工作原理
四步，从一问到共识

全程自动，你只需要提问。每一步都可以在界面上实时看到。

01
⚡
并发提问
你的问题同时发送给所有配置的 AI 模型，各自独立作答，不互相影响，确保初始答案的多样性和独立性。
02
🔄
结构化交叉审视
从第二轮起，每个模型必须按结构化格式回答：①明确是否有异议及争议点 ②参考并引用对方观点 ③给出修订后的最终立场。
03
📊
严格收敛检测
TF-IDF + Jaccard 算法检测语义重叠率，同时解析每个模型的显式异议声明。只有语义收敛且无模型明确异议，才判定为收敛。
04
🧮
算法合并共识
收敛后由代码生成最终答案：按句子跨模型覆盖率排序，去重，按逻辑顺序重组。若未收敛则展示各模型最终立场供用户判断。
核心特性
远不止"多模型对比"

竞品只是并排展示答案，PolyMind 让 AI 持续互相质疑，直到达成真正的共识。

结构化强制异议
从第二轮起，每个 AI 必须明确回答「我与其他模型是否有实质分歧」，不能模糊带过。这是 PolyMind 最核心的设计——让 AI 无法敷衍。
vs 竞品：竞品不要求明确表态
动态收敛检测
不固定轮次。算法同时检测语义重叠率和显式异议信号，只有两者都满足条件才停止。有模型明确异议时，即使语义相似也不收敛。
vs 竞品：竞品固定 1 轮或随意停止
API Key 完全本地
密钥经 Base64 编码只存在你设备的 LocalStorage 中。所有 AI API 调用由你的浏览器直接发出，PolyMind 服务器既不中转请求，也不接触密钥。
隐私设计，不是营销话术
纯算法共识合并
最终答案不让任何 AI 做裁判。TF-IDF 计算各句信息量，Jaccard 计算跨模型覆盖率，按覆盖率 × 信息量排序后按逻辑顺序重组，纯代码决定输出。
vs 竞品：竞品用 AI 总结，仍是单模型主导
对话记忆追问
同一会话内持续追问，每次新提问自动携带前几轮的问题和结论摘要。历史记录保存在 Supabase 云端，登录后跨设备同步。
会话历史跨设备同步
未达共识时明确告知
达到最大轮次后如仍有分歧，不会强行输出一个"假共识"，而是清晰展示各模型最终立场，告知用户「未达共识」，让用户自行判断。
诚实胜于虚假共识
产品对比
PolyMind 与竞品的差距
功能PolyMindMultipleChatChatPlaygroundPoe
多模型并发回答✓✓✓✓
强制结构化异议声明✓ 每轮必须✗✗✗
多轮交叉审视✓ 动态多轮1 轮✗✗
严格收敛检测（含异议信号）✓ 双重检测✗ 固定流程✗✗
无裁判算法合并共识✓ 纯代码AI 总结AI 总结✗
未达共识时明确告知✓✗✗✗
API Key 纯本地存储✓部分✗✗
对话记忆追问✓部分✗✓
中文本地化✓ 中/英/日/ES/PT✗✗部分
用户评价
他们怎么说
"
★★★★★
「用了 PolyMind 之后才意识到，之前单独问 GPT-4 的很多技术回答是有问题的。让 Claude 和 Gemini 同时审视之后，分歧点一目了然，最终共识比任何单个模型的回答都更可靠。」
张
张明远
AI 应用独立研究员
"
★★★★★
「做架构决策前必用 PolyMind。第二轮的结构化异议格式特别好——每个模型都必须明确说它和哪里不同意，而不是含糊附和。这才是真正的交叉验证。」
李
李晓雯
高级工程师 · 10 年技术经验
"
★★★★★
「验证医学信息特别放心，多个模型互相纠错，比单独问可靠得多。而且「未达共识时明确告知」这个设计很诚实——宁可告诉你不确定，也不造一个假共识。」
王
王建国
医疗从业者
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适合体验和轻量使用
  • 每日 3 次验证
  • 最多 2 个模型参与
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  • 最多 5 个席位
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💡 所有方案均可随时取消 · 不满意 7 天全额退款
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常见问题
你可能想知道
PolyMind 会保存我的 API Key 吗？+
绝对不会。API Key 只保存在你自己设备的浏览器 LocalStorage 中，经过 Base64 编码存储。PolyMind 的服务器永远不接触你的密钥，所有 AI API 请求都由你的浏览器直接发往各服务商（Anthropic、OpenAI、Google 等）。你可以在浏览器开发者工具的网络面板中自行验证：没有任何包含你密钥的请求发往 polymind 服务器。
历史记录保存在哪里？可以跨设备查看吗？+
你的验证历史（问题 + 每轮回答 + 共识结论）保存在 Supabase 云数据库中，与你的账号绑定。只要登录同一账号，在任何设备上都可以查看完整历史记录。注意：API Key 不会上传到云端，只保存在本地，这两类数据是分开存储的。
为什么第二轮开始回答格式不一样了？+
这是 PolyMind 的核心设计之一。从第二轮起，每个模型必须按结构化格式回答：①明确是否有异议及具体争议点 ②说明参考了对方哪些观点 ③给出修订后的最终立场。这强制 AI 不能含糊附和，必须明确表态，让分歧和收敛过程对你完全透明可见。
如果几个 AI 一直不收敛怎么办？+
达到最大轮次后，PolyMind 不会强行输出一个"假共识"。系统会清晰地显示「未达共识」通知，并列出每个模型的最终立场供你自行判断。我们认为诚实地告知"没有共识"比造一个虚假的统一答案更有价值。你可以在设置中调整最大轮次（最多 8 轮），或降低收敛阈值以允许更大的语义差距被视为收敛。
需要同时有多个 AI 的付费账号吗？费用高吗？+
是的，你需要在各 AI 服务商注册并获取 API Key。好消息是，大多数服务商都提供免费额度：OpenAI 赠送 5 美元，Google Gemini 有免费层级，DeepSeek 和 Kimi 等国产模型通常有较慷慨的免费额度。一次典型的 3 模型 3 轮验证约消耗 2000-5000 个 Token（每模型每轮约 300-500 Token），对于免费额度来说非常经济。PolyMind 本身的订阅费用与 AI 调用费用完全独立。
和 MultipleChat、ChatPlayground 这些工具有什么区别？+
竞品主要是「并排展示」多模型回答，最多做一轮简单汇总，且通常用 AI 本身来做最终总结（实际上还是单模型主导）。PolyMind 的核心差异：① 强制结构化异议声明（每个模型必须明确表态是否有分歧）；② 严格双重收敛检测（语义相似 + 无明确异议才收敛）；③ 纯代码算法合并共识（不让任何 AI 做裁判）；④ 未达共识时诚实告知用户。
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量子纠缠可以用于即时通信吗？
《三体》黑暗森林理论有什么逻辑漏洞？
AI 会在未来 10 年取代大多数编程工作吗？
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API 模型配置
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API Key 由浏览器直接发往各 AI 服务商，PolyMind 服务器不经手 · 历史记录保存在云端 Supabase
使用统计
模型使用分布
账号信息
危险操作
验证与界面设置
界面语言 / Language
切换后所有界面文字和 AI 提示词同步变更
最大验证轮次
轮次越多越深入，消耗 Token 也越多。建议 3–5 轮，Pro 用户最多 8 轮。
5
收敛阈值（语义重叠率）
达到此值后停止迭代（需同时满足无明确异议条件）。越高要求越严格。
42%
自动命名会话
用问题前 32 字自动命名历史记录
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