我们提出个性化与可靠的科普写作任务，要求在不同认知水平的受众之间调整科学解释，同时保持事实准确性。个性化往往导致简化，增加幻觉和事实扭曲的风险。为此我们构建了包含39,134条记录的数据集，并设计了面向读者的个性化科学传播基准（PSCB），同时评估受众适配和事实准确性。为降低数据和计算需求并提升跨领域、跨受众的泛化能力，我们提出DA‑MoE模型，显式将受众适配与领域知识分离建模。面对证据稀缺的情形，我们设计了多代理事实核查机制，通过角色特定的代理辩论扩充有限证据，并在图上传播置信度以实现稳健的验证与修正。实验在PSCB上表明我们的方法达到最新水平。代码已开源，链接如下：https://github.com/DPInnovationWorks/CWF。
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