建立对 Atypica 主观世界模型的信心
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Atypica 如何将消费者预测与真实人群数据比较，并通过比例、首选项和排序衡量预测对商业决策的价值。
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来自 atypica.AI 的研究成果与洞察
人们想让 AI 商业研究帮他们完成什么
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1,338 份用户主动描述的研究目标，归纳出 12 类核心决策，67% 的需求同时涉及两个以上决策，94% 发生在产品上市之前。这是我们绘制的第一张 AI 商业研究需求地图。
阅读更多 →企业将消费者研究交给 AI 前，必问的四个问题
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36场闭门评估对话，150+真实技术顾虑，一张完整的企业信任地图。过去一年，我们带着合成消费者技术，挨个敲开了头部企业的大门——从快消、美妆到汽车、互联网，甚至奢侈品和食品饮料。剥掉商务谈判的客套，剩下的150多个技术顾虑，都指向同一张底牌。
阅读更多 →AI 用户研究 Agent Evals：从专家反馈到持续监控
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先让专家指出哪里不像一份可信的研究，再把这些具体问题变成可以持续监控的指标。 评测 atypica 这样的 AI 用户研究 Agent，最难的不是找一个更强的模型来打分。 最难的是，一开始我们并不知道应该评什么。 有一次，atypica 为一项饮料品牌研究找来了八位受访者：刚工作的程序员、咖啡店主、健身教练、带娃的年轻妈妈…… 他们的...
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从大数据到更好的解释
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 全数据的幻觉 一个美妆品牌曾向我提出了一个请求： "我们想从社交媒体——X、...
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atypica.AI：理解消费者的智能代理
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商业问题是复杂问题 商业和社会问题通常是"棘手问题"，没有标准答案（H.W.J. Rittel, M.M. Webber）。"模拟"为这些问题提供了多维度的可能性，涉及权衡、博弈和约束。Atypica.AI 从模拟消费者行为和决策开始。 构建消费者代理 在大型语言模型出现之前，学者们使用元胞自动机等数学模型来模拟集体人类行为。然而，这些方法在解...
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