01CONNECT
联系建立可调用的知识网络
从已有知识、经验与证据出发，通过提问、输出和反馈，把零散知识点连接成可迁移的网络。
证据：能解释关系，而非只重复内容
PERSONALIZED INTELLIGENCE FOR LEARNING
从已有知识出发，走向独立掌握与创造性应用。
SPAIQ 帮助每个人训练、驾驭和治理 AI，使 AI 在人的引导与责任约束下助力学习、成长与成才。
- 人承担责任
- 证据可见
- 影响有边界
人的意图
AI 建议
已验证影响
CONNECT · DIRECT · CO-CREATE
联系—驾驭—共创
学习因建立有意义的联系而发生。人定义目标与价值，AI 扩展探索范围；双方在验证中形成新能力，并把它用于真实世界。
02DIRECT
驾驭让 AI 沿正确目标迭代
向 AI 提供目标、上下文、示例、约束与 Rubric，再用来源、测试和反例验证并修正输出。
证据：能发现错误，并基于证据改进
03CO-CREATE
共创把互补潜能用于真实问题
AI 提出候选路径，人进行判断、取舍和最终确认，共同形成新解法，并检验真实影响与潜在伤害。
证据：贡献可追溯，影响可验证
人定义目标 · 价值 · 约束
→AI 提议联系 · 选项 · 试验
→人验证证据 · 取舍 · 确认
→观察影响改善 · 局限 · 反馈
同一学习理念 · 多条成长路径
让成长证据清晰可见。
每个产品都说明真实成熟度、由谁承担责任，以及学习者和教育者能够检查什么证据。
01
试点
SPAIQ Writing
写作、获得分级反馈、持续修订，并拥有最终作品。
02
试点
SPAIQ Explore
通过探究与创造学习 STEM、计算思维和负责任 AI。
03
试点
SPAIQ Academy
面向大学与职业发展的证据化学习。
04
试点
SPAIQ Teacher
审核 AI 建议、指导学习者并基于证据行动。
05
研究预览
SPAIQ Studio
以受治理流程构建知识网络、Rubric、任务与评测。
HUMAN × AI FOR REAL-WORLD PROBLEMS
让能力增长，最终抵达真实世界。
从学习可及性、教师工作量到社区服务与负责任技术设计，每个案例都说明受益人、人的决定、AI 的建议、验证过程与已观察影响。
人对高影响决定负责
未测量影响不包装成成果
同时评估可及性、公平性、局限与潜在伤害
SAFETY & TRUST
能力越强，边界越要清晰可查。
人承担责任
AI 可以提出建议和比较选项；高影响输出由获授权的人审核并作最终决定。
证据可见
AI 建议、人工修订、来源和最终提交保持可区分。
数据有边界
用途、访问、保留、删除与模型边界明确可查。
适龄设计
体验考虑年龄、监护关系、学校关系与适当监督。
START WITH A BOUNDED PILOT
从一个真实问题开始。
共同定义目标、边界与证据门槛，再决定 AI 应该做什么、由谁验证，以及如何衡量人的成长和真实影响。
申请试点