关于

一家在纽约和新泽西工作的创新实验室。我们教人们与 AI 智能体以及相互检查的 AI 团队合作,开发 AI 编排工具,并正在打造我们自己专注于编排的 AI 模型。

我们在做什么

Poly A1 ——一条循序渐进的路径,带你从一次聊天走到属于自己的 AI 团队:一个在你电脑上替你干活的智能体,以及几个互相检查答案的 AI。它放大人的能力——经过衡量、审核,并受到管理。

为什么

实验室的工作以无障碍、安全和高风险决策支持为导向。出错代价很高的领域是我们的试验场——在那里打磨过的东西,之后对所有人都有用。

认可

项目负责人 Vadym Chernets 被英特尔公司认可为专家和成功的实践者,并在联合国的支持下出版了一本培训手册。

架构

安全是架构的一部分。系统可以自我改进,拥有 100 多个 AI 自我进化模块,AI 还通过 89 种自我机制保持自身的身份。

与众不同之处

专利组合

2025 年 7 月,我们提交了七项专利申请中的第一项;到 2025 年 11 月 17 日,其中一项已经描述了 100 多种不同的共识与分歧方法。国际和国内申请涵盖主流云端与本地 AI 模型的多模型共识、无障碍系统、汽车安全,以及信任与验证——并且是借助实验室自有的多 AI 平台准备的。

七项中有三项是依据 PCT 提交的国际申请——PCT/US2025/045268、PCT/US2025/055743、PCT/US2026/012950——每项都附有国际检索报告和书面意见;其余为美国国内申请。

我们的工作方式

用证据说话,而不是空口承诺

团队用预先注册、安慰剂对照和可证伪的预测来检验自己的主张——无论结果如何,都会公开发布。

未经编辑的更新日志

进化更新日志由系统自动生成,未经编辑,既保留成功,也保留失败和被拒绝的记录——一个只报告成功的系统是不值得信任的。

安全即架构

安全被嵌入系统的内核,而不是写在政策文件里:每一次能力的提升,都必须配有相应的安全约束。

  • 10+个 AI 模型同时推理
  • 100+种共识与分歧方法
  • 7项专利申请
  • 236,975项测试

平台数据来自自动生成的 FACTS 注册表(代码、配置和可信账本);专利数据来自申请文件。

评价

我曾在美国陆军和美国国防部担任多个领导职务,包括国防威胁削减局(DTRA)的副团队长,负责监督国际安全合作。

我有幸与 Vadym Chernets 博士合作完成一项战略计划,他提交了全面的分析报告和项目管理路线图。他的工作融合了人工智能、预测分析和组织战略方面的深厚专长。

Chernets 博士的分析清晰而精确,十分出色。他能把高度复杂的 AI 架构转化为切实可行的策略,这种能力不仅罕见,而且极具变革性。Chernets 博士始终在人工智能领域展现出全球领先的领导力。

Josh Mulford
副团队长,国防威胁削减局(DTRA),美国国防部

Vadym Chernets 博士在数据科学、人工智能和战略系统分析方面具有非凡的能力。我有机会与 Chernets 博士合作,亲眼见证了他工作的卓越品质及其对组织战略和创新的影响。

我在华尔街工作了 20 年,根据我的实际经验,Chernets 博士与众不同之处在于,他能够罕见地把复杂的学术和技术概念整合成清晰、实用的策略。他的工作为我们的组织带来了可衡量的价值,并改变了我们在决策、资源规划和创新方面的做法。

Boaz Rahav
首席财务官兼 Hypersonic Force 联合创始人,纽约理工学院管理学院执行委员会成员

更多评价

    两大支柱

    不要学编程,要学会指挥。

    自主执行

    AI 智能体替你完成工作

    编排协作

    多个 AI 像一个团队那样协同工作

    支柱 1 · 自主执行

    聊天只给答案,智能体会动手

    它在你的文件中一步步工作——并等待你的同意。

    支柱 2 · 编排协作

    多个 AI,一个经过核对的答案

    来自不同公司的 AI 互相检查彼此的工作:一个打好基础,其他的再把它加强。

    已核实的答案看看谁添加了什么

    专业人士的做法:Claude Code 打好基础,ChatGPT 给出第二意见,Meta AI 在难题上给出第三意见。需要时还可以再加上 10 多个 AI。

    支柱 2 · 编排协作

    一个目标,不同角色

    不是让一个 AI 包办一切,而是组成一个团队:每个 AI 各做自己最擅长的事。

    研究员找到事实

    搜索并带回来源。

    执行者完成工作

    你电脑上的一个智能体。

    你的目标一个任务——
    多个头脑
    批评者试图找出漏洞

    寻找薄弱环节。

    核查者检查结果

    来自另一家公司的 AI。

    关键不在于 AI 越多越好,而在于 AI 之间配合得好。安排本身就是手艺。

    支柱 2 · 编排协作

    一个 AI 团队能给你带来什么

    一个智能体有用,一个团队强大。

    1. 01

      精准

      它们会发现彼此的错误——在错误变成你的决定之前。

      草稿冷静的批评者另一个 AI已核对

    2. 02

      广度

      多个角度,不遗漏。有价值的论点不会被平均掉——你能看到它。

      ClaudeChatGPTGemini所有想法

    3. 03

      深度

      深入研究,而不是快速回答。它会越过第一个听起来正确的答案。

      深度搜索追问来源

    4. 04

      经济性

      全力以赴,账单最省。能做的事多,并不意味着要付的钱多。

      日常 → 快速 AI困难 → 最强的你已有的订阅

    你可以交给它的事

    智能体来完成多个 AI 检查并补充

    • 收件箱整理好,回复已起草
    • 会议 → 摘要和任务
    • 根据你的价格生成客户报价
    • 收据汇总成一张表
    • 文件夹整理并重命名
    • 对合同的第二意见
    • AI 在哪里一致、在哪里争论
    • 从多个角度看问题的想法
    • 针对一个问题的深度研究

    两个世界正在融合

    代码曾是给程序员的。智能体属于每个人

    过去智能体属于程序员,聊天属于其他所有人。2026 年,那堵墙倒下了。

    1. 2025

      两个世界

      程序员与智能体合作。其他人则去问 ChatGPT,再把答案手动抄下来。

    2. 2026

      界限模糊

      智能体来到普通电脑上。它们打开文件和浏览器,并调用其他 AI。你和它们对话,就像和 ChatGPT 对话一样。

    3. 2027

      日常技能

      指挥智能体会成为一项普通技能,就像写邮件或使用表格。大多数人还没有开始。你可以抢先一步。

    路径

    从零开始,拥有属于你自己的 AI 团队

    一步一步来。你从已在使用的聊天开始。

    1. 你常用的聊天工具来设置智能体

      ChatGPT、Gemini 或 Meta AI——用你已经有的那个。它会帮你在电脑上安装 Claude Code。程序员使用这个智能体。你不需要代码:用你自己的话跟它交流即可。

      ChatGPTGeminiMeta AI

    2. 智能体带你上路

      从这里开始,智能体会自己带着你前进:了解你、教你、训练你。我们把课程和步骤以现成的文字提供给它——你只需复制粘贴。

    3. 自主执行

      你把真正的工作交给它:文件、文档、搜索。你学会设定目标,并接受结果。

    4. 一个窗口里的编排

      智能体会在你的浏览器中打开其他 AI,向它们提问,再把答案带回来。一个窗口,多个头脑。

    5. 第二种声音,以及更多

      通过你已有的订阅获得第二个智能体。两个智能体互相检查。需要时还会加入更多智能体。你的订阅会变成工具,而不是账单上一个被遗忘的扣费。

      Claude CodeCodex

    6. 手机就是遥控器

      家里的电脑在工作,你用手机来操控它。你回来时,一切都已完成。

    这条路径会持续增长。AI 每周都在变化:我们测试新东西,并加入真正有效的步骤。

    联系我们