大模型学到真实经验才会变强。而今天，这些经验被悄悄拿走——没有授权，也没有报酬。我们建的是另一条开放的输油管：每一单位经验都带着谱系、授权与分润进入循环。
面向投资人 · Lineage Anchored Ontology
大模型做的是概率推理——而当推理遇上真实经验，它会变得更准。每一天，用户都在生产这种经验：判断、修正、偏好、工作流。今天它们白白蒸发。我们的设计是：让它沉淀、给它定价、让它流动——自由地，且带着授权。
模型权衡的是概率，不是确定性。在真实工作里拨动概率的，是经验——用户接受过什么、拒绝过什么、修正过什么、重复过什么。
每一个工作会话都在产生它，无论有没有人注意到。此前，它在未经用户同意的情况下被吸收——用户也分文未得。
已确权、已授权的经验可以在用户掌控的规则下在人与人之间流动：所有权、分润、可撤回。当经验带着授权自由流动，它就成了让模型变强的原料——看看这个过程叫什么名字，你就会明白我们建的是什么。
LAO 从开源第一天起就围绕这种经验燃料而建：为自愿授权、已确权的经验开一个入口。数据留在用户手里；没有遥测；只有用户授权的部分才能进入循环。
可复用的经验在市场里按用户的认知、习惯与工作流匹配——而不是把“错例”与“对例”做简单配对。选用、放行、买断，或让一条经验闲置，都是偏好信号。
这一页是写给投资人的。它与 LAO 的独立第三方立场并存：用户看到省钱与机会，Agent 看到一件能替主人核验的工具。
经验按影响分级：仅供参照、辅助决策，或影响运行行为。认知类经验在影响行为之前，先过一道偏好防火墙。
反馈总线的设计目标，是把命中率与稳定性反馈沿 RIS → LAO → RIS 回路送回，谱系全程留存可查。
经验按事件域、属性标签与输出去向结构化，可审可控可路由，而不是沦为无差别的数据池。
我们陈述自己的设计与证据。外部对照需要独立核实处，状态如实可见，不提前转为结论。
| 维度 | LAO 设计 | 外部对照状态 |
|---|---|---|
| 数据主权 | 数据留在用户一侧；无遥测；被授权的经验是进入循环的唯一入口——并且它的设计归宿是成为用户资产：确权、分润规则、撤回权、可交易。 | Harvey 承诺客户数据不用于训练底层模型，并要求模型供应商零数据留存（Harvey 官方安全页）。这是保护的立场；LAO 的设计再进一步——资产化：被授权的经验归用户所有、可产生收益、可撤回、可交易。 |
| 确权与分润 | 确权经验卡的设计包含签批、指纹、分润规则、撤回权与隐私审查。 | 公开信息未见 Harvey 有用户经验的确权或分润机制：其客户数据只服务于该客户自身的请求，只有客户明确提出时才训练专属模型。在 LAO，确权经验的设计是跨用户共享、带分润、可撤回。 |
| 收集方式 | 源头收集从被授权的确权经验入口开始；市场里的选择提供偏好信号。 | 访谈转述：反馈被用于再训练模型。 |
| 开放性 | Apache-2.0：配方开源，用户保留对自己经验的控制。 | Harvey 闭源。 |
外部对照依据 2026-09-01 登记的外部核验回执（第105号件）：每一条对照或引公开出处，或如实标注“公开信息未见”。访谈转述保持标注，不作为已定事实呈现。
LAO 是第一个产品，已经上线。同样沉淀下来的经验，会喂给接下来的两个——每一个都用已确权、已授权的经验去微调，而不是抓取。
站在 LLM 与 Runtime 之间的独立第三方：让经验沉淀，并留在用户一侧。
筹备中：为真实门店提供帮助，用沉淀下来的经验微调——从真实门店经营里长出来。
筹备中：将用真实训练场的经验微调——经验沉淀之后的下一步。
市场目前处在展示与教育阶段。第一笔真实的匹配或成交，才是偏好回路点火的时刻——我们不把尚未发生的里程碑说成已经发生。
而且这不是一页页幻灯片：创始人做实体的健身生意十年，其中一家健身房在东莞开了七年。这个故事不是从实验室开始的。它始于一个朴素的愿望：让 AI 成为我们自己健身房里真正的员工——替我管店，让会员的健康习惯变成属于他们自己的资产。真正动手才发现：今天的 AI 会说话，但还担不起一门真实生意的责任。于是我们退回来，从地基重建：门店运营、行为采集，最后摸到最底层的问题——agent 本身不可靠。这就是我们造 LAO 的原因：没有可靠的 agent，AI 永远撑不起一家门店的运营。。ZWISERFIT 以人类与 AI 协同的团队方式经营——正是让一家真实健身房每天运转下去的那种共生。