OUR CORE TECHNOLOGY
无法复制的技术力
说句实话。摄像头、红外 LED、App、服务器 — 只要有时间和资金，
任何公司都能模仿。
但有一样东西无法模仿。那是我们从第一行代码起就如此设计的、
会自我进化的引擎。
正式名称
Live Evolution
临床验证门控的自我进化引擎
Clinically-Gated Self-Evolution Engine
AI 自行修正判定标准，只有当该改进方案通过 一份从未见过的考卷时，才会被采纳的闭环（closed loop）。
HOW IT EVOLVES
说白了，就是"标准答案循环"
和学生用错题本提升实力的过程一模一样 — 区别只在于，用功的是 AI。
制作标准答案
验证研究的参与者在学习后立刻记录"实际专注的区间／发呆的区间／分心的区间"。这份只有本人知道、机器无从得知的前所未有的标准答案就此诞生。
错题本
自动比对设备的判定与标准答案。设备判错的区间 —"错题"就此积累成错题本。
AI 修正标准
AI 编程代理读取错题本，亲手写出修改判定规则与数值的改进方案。过去由人类工程师做的事，如今由 AI 来做。
突击考试
改进方案要用从未给 AI 看过的另一份考卷（保留测试集）重新应试。是死记了错题，还是真的实力见长，就在这里见分晓。
只采纳通过者
必须在所有指标上成绩都不下降才会被采纳。什么被改了、为什么改，全过程都留有记录。
每当有标准答案输入，这个循环就自动运转。在我们睡觉的时候， 设备的判定精度也在悄悄变好。
为什么无人能够追上
我们的护城河不是算法。
而是让算法持续获胜的工厂。
① 临床标准答案数据
在医院 IRB 伦理审查许可下采集的真实标准答案。竞争对手即便原样复制硬件，没有标准答案，循环就转不起来 — 要造出它，得从 IRB 审批开始从头再走一遍。
② 错题本的 know-how
循环运转数月累积的失败案例清单与错误类型分类。是那种即便文档外泄也无法复制的知识。
③ 复利式的时间差距
循环随数据不断运转。先起步一方的精度优势会随时间以复利拉大。后发者，永远在和昨天的我们竞争。
WHEN AN IMPROVEMENT IS ADOPTED
一次采纳的改进，同时抵达三处
人一按下批准键，新的判定标准便传遍整个系统 — 无需召回设备，也无需重装 App。
服务器 — 连过去一起
过去的学习记录也会按新标准追溯重评分。本周的改进，也让上周的报告更准确。
App — 无需更新
App 从不自己计算分数，只读取服务器的结果。因此评分即便进化，也无需更新 App。
设备 — 从下一次开始
会话中的实时反应（回到专注的提示音阈值）会在下一次会话开始时，在安全范围内一并更新。
对提示音这类无法撤销的实时动作，其判定标准在服务器与设备两侧都被双重限制在安全范围内 — 进化要快，介入要稳。
DESIGNED FOR AI
幕后的活儿，全由 AI 来干
重评分、错题分析、撰写改进方案、重考 — 那些看不见的重复劳动，从一开始就设计成由 AI 执行。人的角色只有一个：对通过考试的改进做最终批准。
AI 做的事
标准答案一输入的那一刻 — 全部会话重评分、错误类型分析、判定规则与数值修改方案的撰写、直到保留测试集的重考，全程无需人工介入自动衔接。
人做的事
查看通过考试的改进方案的依据与成绩单，按下批准键。以及每周一次，检查方向。仅此而已。
正因如此设计，一支小团队才能同时运营 50 人规模的验证研究与算法改进。
HONEST ENGINEERING
我们不会用"人工智能"这个词来夸大
我们相信，准确地称呼技术，是信任的起点。