从披露到证据
将公司原始披露、新闻与报告放在可追溯的研究流程中，帮助分析者回到来源，而不是停留在摘要。
INSOLVE TECH
关于我们
INSOLVE TECH · COMPANY
让复杂信息，成为可以核验的研究。
InsolveTech Strategies Inc. 是 ORAKT 背后的技术公司。我们研发面向研究工作的 AI 与数据基础设施，将新闻、公司披露、地理事件和链上信息连接到同一条可追溯的证据路径。
研究基础设施 / 应用层 AI 研发 / 可追溯数据
01 / WHY WE BUILD
把信息整理，推进到判断依据。
ORAKT 的价值不是替用户更快地下结论，而是让研究者看清来源、传导路径，以及结论仍然缺少什么。
从事件到传导
借助地理地图与证据链观察供应链、能源和物流之间的关系，区分已知事实、机制假设与待核实环节。
从记录到核验
把研究版本、内容指纹与链上记录关联起来，结合可读取的资产和池状态，为独立核验保留线索。
02 / APPLIED AI RESEARCH
AI 参与研究。证据决定边界。
我们的研发重点是应用层研究系统：让本地模型、证据输入、任务队列与报告复核协同工作。ORAKT AI 是研究助手，不是自动给出投资批准的系统。
- 01
证据输入
选择原始材料与研究范围
- 02
本地推理
orakt-14b · 串行任务队列
- 03
结构化草稿
统一九章与中英文模板
- 04
实质复核
检查事实、期间与替代解释
- 05
版本留痕
保存来源、输入哈希与审核记录
本地推理与任务编排
围绕 orakt-14b 构建研究任务流程，支持队列、章节检查点与进度记录。生成结果先作为草稿处理。
证据约束与报告工程
在统一结构中组织事实、传导机制、替代解释与数据缺口；通过输入哈希和不可变版本保留研究过程。
研究工作台与数据界面
将报告、事件地图、情报投稿和链上记录放入同一产品，保留原文查阅与不同层次的研究入口。
持续研发
研发仍在继续：引用对齐、跨期间一致性、双语报告质量与因子样本外验证。未完成的验证不会被标记为“已通过”，历史回测也不等于未来收益。
这里的 AI 研发指模型应用、数据与研究工作流工程；不表示已自研或训练基础大模型。模型输出须复核，任务可用性取决于本地工作节点。
03 / CONNECTED INFRASTRUCTURE
研究层与链上基础设施，各司其职。
我们把链上可验证性作为研究基础设施的一部分，而不是把“上链”等同于内容真实。
证据与分析
组织原始来源、研究报告和内容哈希；在可用的存证流程中关联研究版本。
链上记录
为存证记录提供可公开查验的交易与账户状态。当前相关验证以 Devnet 测试网为主。
市场状态验证
已接入 OREVTEST 测试池只读研究面板，用于查看池储备、曲线阶段和存证关联。
Meteora 集成目前为 Devnet DBC 验证；DAMM v2 为配置的迁移目标，不代表已迁移。未开放主网交易；测试代币不提供股票所有权、分红或赎回权益。上述技术使用不表示官方合作或背书。
04 / RESEARCH INTEGRITY
可信度，来自可以检查的过程。
来源可追溯
保留资料出处与时间边界，区分原始资料、草稿和复审报告。
局限要说明
展示证据缺口与替代解释，不用虚构数值或置信度填补未知。
发布有边界
链上存证验证记录与内容指纹，不替代事实审核或独立安全审计。
从产品，了解我们的工作。
查看研究方法，或进入 ORAKT 体验证据、地图与报告如何协同。部分功能需要登录及相应权限。
深入阅读：研究原则与常见问题
ORAKT / COMPANY系统设计 · 产品立场
以可追溯性组织研究，而非以信息量代替判断
摘要
ORAKT 由 INSOLVE TECH 开发，聚焦异构研究材料之间缺少可回查连接的问题。新闻具有传播与修订过程，企业披露具有报告期和公开日，市场价格具有交易时点，地理事件还带有位置精度。将它们放进同一界面，并不会自然消除口径差异；产品的设计任务是保留差异，并让推断经过这些边界时仍可被检查。
因此，产品以事件、公司和证据作为互相连接的阅读入口，而不是以单一生成文本作为最终权威。目标是降低从结论回到依据的查验成本，让使用者区分已经观察到的事实、尚待验证的机制与未来规划。这里说明的是可检查的设计目标，不是已经由外部研究证明的投资表现改善。
关键词来源谱系异构信息版本边界可审计设计
01
我们试图解决什么问题
信息不缺，缺的是从信息到判断之间可以查验的连接。
新闻告诉你发生了什么，财报描述企业的经营，行情展示市场给出的价格。把三者放在一起，仍然不代表已经知道原因。研究者还需要核对时间、地理暴露、供应链关系和替代解释，这些工作往往分散在不同工具里。
ORAKT 希望把这段连接过程组织成可回查的工作流：从地图找到问题，从报告看到推断，再沿证据和版本记录检查它。输出应该方便质疑，而不仅方便转发。
02
几条不省略的研究原则
好的研究系统，也要能清楚地说“不知道”。
来源优先
让数字、报道与具体来源相连。无法确认的内容应当标记缺口，而不是用流畅表达补齐。
尊重时间
区分发生、披露、采集与生成时间。后来的答案不能悄悄进入过去的判断。
保留反证
记录不支持假设的材料和失败案例。只有成功样本的故事，不足以判断一个方法是否可靠。
能力说清楚
本地研究、公众只读页面和未来规划分别说明。演示动画、示意分数不冒充真实研究业绩。
03
谁可以从这里开始
专业深度不必以难懂为代价。
| 你的起点 | 建议先看 | 带走什么 |
|---|---|---|
| 刚接触投资研究 | 概念解释和报告阅读顺序。 | 分清事实、推断、风险与未知。 |
| 关注某家公司 | 对应公司、时段与版本的报告。 | 值得进一步核实的经营问题。 |
| 研究因子与方法 | 验证状态、基准、样本和成本假设。 | 判断一个信号应继续观察还是淘汰。 |
04
目前是什么，还不是什么
先把可验证的基础做好，再扩展服务。
当前网站提供事件地图、报告目录及按账号权限开放的已发布研究内容。具备 RESEARCH 权限的账号可提交 AI 草稿任务，由在线的本地工作节点执行；生成不等于复审或发布。平台不提供自动交易或钱包资产托管。
团队协作、外部 API 和更广泛的数据服务属于后续方向，不在这里承诺发布日期。我们也不把教育资料的引用写成对产品的认证，或把历史模拟写成用户真实收益。
MTH
技术说明与适用条件
系统设计 · 产品立场
M.01
研究过程与发布层分离
本地系统承担研究任务，公开网站展示经过发布的数据版本，并按账号权限控制材料访问。这种分离意味着网页上的报告数、时间戳和结论描述的是一个发布版本，不应被理解为后台全部任务的实时镜像。研究仍在进行与网页内容已经更新，是两种不同状态。
对用户而言，判断一个版本是否适用，应从对象、数据截止日、来源覆盖和明确限制开始，而不是只看界面是否显示“AI”或报告是否足够长。结构化入口的价值在于缩短核对路径，而不在于消除用户自身的判断责任。
M.02
设计质量的可检查标准
设计评价可以落到具体动作：读者是否能找到原始引用；能否区分报告生成日与数据截止日；是否看得见关键缺口；同一对象的不同版本能否被辨别。这些标准比“更智能”的抽象描述更接近可复查的产品质量。
下一层评价是错误如何被表达。缺少坐标不应伪装成精确点位，来源冲突不应被无声合并，规划功能也不应作为已交付权益出现。对不确定性的清楚表达，是研究体验的一部分，而不是需要从页面中隐藏的瑕疵。
M.03
用户场景与责任边界
事件地图适合发现问题与定位暴露，报告适合阅读针对某个对象的证据组合，验证状态适合检查一个研究规则是否仍在收集样本。这三种阅读行为相互补充，但任何一项都不能单独替代对原始披露、市场条件和个人风险承受能力的判断。
Q/A
补充说明
常见概念分歧与使用边界。
ORAKT 和 INSOLVE TECH 是什么关系？
ORAKT 是由 INSOLVE TECH 开发的产品品牌。本页介绍产品理念，不展示未经核实的团队规模、客户数量或监管资质。
普通用户一定需要懂量化吗？
不需要。可以先用地图与报告阅读指南定位问题，再逐步查看术语、来源和验证结果；重要的是知道哪些结论仍需要更多证据。
为什么保留失败或证据不足的研究？
它们说明方法在什么条件下不成立，也能避免反复尝试已经无效的想法。保留失败不是为了增加报告数量，而是为了让后续比较有完整背景。
ORAKT · 观因