真实的人类情境
我们从真实意图、具体情境与生活经验出发。
可解释的个人决策操作系统
为人生重要决策而生的操作系统。
HEBB LABS 正在构建一个持续进化的个人模型，理解每个人如何思考、选择、行动与改变，并以真实发生的结果不断验证与学习。
身份情境决策结果
为什么是 HEBB
智能不是被安装的，
而是在过程中形成的。
HEBB 的名字源自神经科学家 Donald Hebb 的学习原理：智能在连接、重复与强化中逐步形成。在 HEBB LABS，这一理念塑造着我们的构建方式——清晰、克制，并着眼于长期价值。
“共同适应，持续复利。
第一性原理
把模糊问题转化为结构化智能，而不是套用现成模板。
研究 ↔︎ 产品
研究推动产品，真实产品使用也让研究问题更加准确。
01
决策 OS
不只是聊天机器人
一个结构化、可验证的个人模型。
身份、人生轨迹、心理状态、关系与环境，共同形成个人模型的起点。
01专有解释逻辑、智能体工具调用与大模型推理协同工作。
02动态保存决策历史、关系模式、个人偏好与长期情境。
03行动、反馈与真实结果帮助系统判断哪些信号有效，哪些微弱，哪些只是噪声。
04真实结果持续更新模型t+1
智能的缺口
答案已经泛滥，
判断力依然稀缺。
下一代个人 AI 的胜负，不在于谁的回答最长，而在于谁真正理解情境、让推理过程清晰可见，并能学习自己的建议是否真的有用。
一次对话一段长期关系
通用知识结构化个人模型
一次性答案持续决策脉络
不记得结果经真实结果验证的学习闭环
02
产品生态
一个 OS · 三种产品表达
产品，是更大智能系统的具体表达。
StarAsk、ziwei.pub 与 iztro，是 HEBB LABS 个人决策 OS 面向不同场景的产品表达，分别服务消费者、专业用户与技术合作伙伴。
03
产品聚焦
StarAsk · 已上线测试版
为重要时刻，
提供真正个性化的指引。
以结构化智能理解人生中的时机、模式与决策。StarAsk 将爱情、事业、身份与关系等复杂问题，转化为可解释的个人指引，并融合个性化洞察、长期情境与多语言支持。
紫微斗数八字决策记忆结果追踪四种语言
✦StarAsk今天 · 7月20日
长期记忆已连接
研究 →︎ 产品优势
从原始信号走向因果决策模型。
这是一条建立在团队既有研究能力上的分阶段路线。每一步都为下一步降低风险：收集、清洗、识别，最终学习什么可能真正改变结果。
研究系统
持续复利的研究。
问题、实验与产品反馈汇入同一套证据系统。
证据路径
从观察走向因果。
01收集
多模态个人数据
已上线02清洗
纠正噪声标签
弱监督学习03识别
分离有效预测特征
表征学习04因果
学习什么会改变结果
因果发现实证进展
研究闭环正在产生有效信号。
20+国际同行评审 AI 论文
~80%早期出生时辰测试 · N=200
500基准测试问题
盲测基准
StarAsk 与领先模型对比
盲测人生事件基准 · 准确率（%）· 越高越好
StarAsk 引擎其他模型
左右滑动查看全部模型
StarAsk 引擎 A配置细节已隐藏
StarAsk 引擎 B配置细节已隐藏
StarAsk 引擎 C配置细节已隐藏
DeepSeek-Chat 3.1对话
DeepSeek-Pro 3.1推理
ChatGPT-5.5对话
Claude-Opus 4.7对话
Gemini-3.1 Flash对话
Gemini-3.1 Pro推理
随机概率 25%
StarAsk 引擎 A配置细节已隐藏46.0%
StarAsk 引擎 B配置细节已隐藏43.2%
StarAsk 引擎 C配置细节已隐藏37.1%
DeepSeek-Chat 3.1对话25.6%
DeepSeek-Pro 3.1推理24.9%
ChatGPT-5.5对话26.7%
Claude-Opus 4.7对话23.9%
Gemini-3.1 Flash对话27.4%
Gemini-3.1 Pro推理23.8%
基于 500 道真实人生事件四选一问题；所有模型使用相同问题，无训练数据泄漏。为保护专有实现细节，StarAsk 的三种配置已匿名处理。
以上为早期研究及内部基准测试结果，不代表确定性预测。
信任就是产品
隐私，才是数据的前提。
问题越私密，我们的责任就越大。信任不是附录，而是让智能得以持续进化的许可层。
经同意的记忆
用户决定系统可以记住、更新或忘记什么。
用户控制与删除
出生信息、个人历史、保存档案与结果记录均由用户掌控。
清晰的决策边界
不提供医疗、法律、金融或危机建议；人的自主判断始终居于中心。
呈现不确定性
展示推理与置信度，而不是把不确定包装成绝对答案。
与我们共同构建下一层智能
为个人决策智能定义新的标准。
以审慎、可解释的技术，服务那些真正影响人生的决定。
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