Insights

方法论 · 数据 · 反向证伪

我们把研究方法、技术架构与失败案例公开发表——这是我们与你建立信任的方式。

Pre-Founders 真正需要的不是更多数据,而是更少的幻觉
2026-04-22陈维 · 首席分析师

Pre-Founders 真正需要的不是更多数据,而是更少的幻觉

在我们陪跑的 86 个项目里,63% 的失败来自一个共同问题:用幸存者偏差作为决策依据。

创业前决策方法论
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为什么是「5% 股权对齐」?——关于深度陪跑的经济学
2026-04-15李霄 · 法务架构

为什么是「5% 股权对齐」?——关于深度陪跑的经济学

5% 不是数字游戏。它是平台与项目方共担义务的边界 — 既不替代创始人决策,也不沦为「拿钱办事」。

股权深度陪跑
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蒙特卡洛不是更精确——而是承认你不可能精确
2026-03-28Mariam K. · 量化研究负责人

蒙特卡洛不是更精确——而是承认你不可能精确

我们不展示「期望值」,我们展示 P10–P50–P90。这不是因为我们怕担责,而是因为期望值会骗人。

量化方法蒙特卡洛
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监管扫描智能体:3 国 7 法规,72 小时全量重算
2026-03-12Tobias W. · 平台架构

监管扫描智能体:3 国 7 法规,72 小时全量重算

我们如何用一个智能体,让政策变化的影响在 72 小时内重算到你的所有项目模型里。

技术架构合规
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Critic Agent 是怎么工作的?——多智能体协作的反向证伪
2026-02-25陈维 · 首席分析师

Critic Agent 是怎么工作的?——多智能体协作的反向证伪

单个 LLM 容易陷入幸存者偏差。Critic Agent 的任务是证伪,不是证成。

技术架构AI 智能体
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AI 应用与数据服务:2027 展望,三个关键转折点
2026-02-10李霄 · 行业研究

AI 应用与数据服务:2027 展望,三个关键转折点

我们在赛道引擎中给 AI 应用打了 79.96% 的首优频率。但这不意味着所有 AI 项目都会成功。

赛道分析AI
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