优化算法机器学习仿真分析科研工程
从问题开始
带着问题来， 不必先写规格。
我们把模糊的技术问题变成可构建的算法，再让证据足够扎实，使团队、评审者或客户能够信任结果。
论文到代码的实现、实验设计、基线和消融实验。
可运行的代码库、明确记录的假设和验证报告。
精选案例
每套系统， 都带着证据。
已部署产品 / 科研核验
确认引用存在，只是核验的第一步。
AICheck 会在多个学术来源中比对参考文献，标准化结果并报告字段差异，从而区分“论文真实存在”和“论文确实支持这句话”。
- 来源
- Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, PubMed, Europe PMC
- 输出
- 可追溯匹配、差异与不确定性
合作方式
一次解决一个 困难单元。
从一个小而直接的合作开始，通常是验证想法是否成立的最快方式。
过程
小步迭代， 证据可见。
尽早看到假设、中间结果和风险，避免漫长的黑箱开发之后才发现方向错误。
- 01
定义
明确决策、约束、基线和需要的证据。
- 02
原型
构建最小版本，尽快证明想法是否站得住。
- 03
验证
做基准测试、检查失败案例并验证假设敏感性。
- 04
交付
交付有文档的代码、接口和可继续维护的方案。