让 AI 更理解个体的新一层智能

AI 已经学会理解世界。现在,它必须理解人。

HEBB LABS 合智正在构建 Human World Model:基于真实情境,持续理解一个人的特征、状态、意图与关系,并随时间更新。

个体特征状态意图关系轨迹
银色等高线勾勒的人形,连接个体特征、状态、意图、关系与轨迹个体情境 / t → t+1 个体世界模型

01 / 缺失的一层

行为可以记录,理解需要情境。

软件可以记录一个人说了什么、点了什么、买了什么、如何选择,却仍然难以区分稳定人格与短期状态、明确偏好与未表达需求,以及习惯与真正意图。

01 / 可观察记录

系统看得见

对话购买点击地点过去的选择
理解的缺口
02 / 情境理解

仍需结合情境理解

意图需求状态关系可能轨迹
与人协作的 AI,需要一种能随人而变的理解。

02 / Human World Model

一个模型,四层相连的能力。

四层能力彼此贯通,将多源证据转化为持续更新的个体模型,连接可观察的信息与个体可能发生的变化。

01

可信数据与证据

汇集并关联用户授权来源中的记录,保留其来源与情境。

生产系统已运行
02

多模态因果表征

分离稳定结构、动态状态与来源偏差,而不只学习表面相关性。

论文与原型已验证
03

Human World Model

联系长期特征、当前情境与未来可能发生的事件,理解个体随时间产生的变化。

论文与原型已验证
04

在线持续学习

结合新的交互与后续结果,更新同一个人的模型,为之后的判断提供依据。

方法已验证 · 生产化中

与人一同变化的模型

让理解,随人而变。

五个维度,将长期特征与不断变化的情境、关系和人生路径联系起来。

系统流程
新证据,推动理解更新。t → t+1

用户授权的证据形成因果表征,支持个体时序 Human World Model。事前判断与后续结果推动持续学习,新的证据回流,在时间中不断完善同一个人的模型。

01

个体特征

稳定特质、价值观与长期行为模式。

02

状态

此刻的情绪、压力、准备程度与环境。

03

意图

目标、需求,以及尚未被表达的部分。

04

关系

人与人如何在时间中互相影响。

05

轨迹

重要事件、状态变化与可能的发展路径。

研究 ↔ 现实

让理解与结果形成闭环。

在结果发生前记录判断,再与后续真实结果比较。从差异中检验偏差、更新理解,并明确还有哪些信息需要进一步了解。

01观察
02建模
03推理
04行动
05学习
现实证据回流,持续更新模型

03 / 应用场景

同一个基础模型,支持多种应用。

我们与合作伙伴共同探索,如何将对个体的持续理解,带入产品体验与重要决策。

01

AI 智能体与具身智能

让智能体结合个体状态与情境理解指令,在更合适的时机提供帮助。

02

个人生活伙伴

贯通关系、职业与生活选择中的情境,持续记录变化,并关注后续结果。

03

高管履新与团队融合

将动机、时机、团队关系及履新后的变化,纳入领导岗位调整的决策支持。

04

影视与游戏人物模型

联系人物特征、情绪状态与剧情事件,让角色在不同场景和互动中保持连贯。

05

社会世界模拟

探索如何用个体变化模型支持群体模拟,并结合实际结果检验模拟表现。

04 / 复利壁垒

更连续的证据,更深入的理解。

我们的优势,来自严谨研究、长期积累的证据,以及可检验、可更新的个体模型之间的相互促进。

01

科学基础

以已发表的因果方法为基础,让推断的过程与依据可以被检验。

02

纵向证据

个体、关系、时间与后续结果始终彼此相连。

03

连续理解

同一个人的模型,会随着人生变化变得更有价值。

04

长期信任

明确呈现不确定性、清楚界定边界,并让用户保有控制权,为长期信任奠定基础。

05 / 实验室

研究有深度,工程能落地。

HEBB LABS 合智汇集高引用的因果 AI 与世界模型研究,以及可靠学习、智能体系统、开源工程和产品落地能力。从可信证据到持续学习,四层核心能力均由创始团队直接覆盖。

可靠学习多模态因果 AI世界模型个体时序持续学习智能体系统
数万次国际学术引用
5K+开源项目 Stars
ICLR · NeurIPS · ICML研究成果发表会议

长期愿景

让理解人的能力,不再稀缺。

我们希望通过对情境、变化与个体差异的理解,支持人们作出判断。欢迎认同这一方向的研究者、投资人及机构伙伴与我们共同构建。

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