搜索遇见 清晰思考
Feynman 的诞生源于以下原则： Tertia optio the third option: a practical path between scattered data and confident understanding.
理查德·J。 Heuer
灵感
我们结构化分析方法背后的基本灵感。 Heuer 在情报分析心理学方面的开创性工作揭示了认知偏见如何影响我们的判断。
理查德 Feynman
老师
诺贝尔奖得主、物理学家、教师、化简大师。 Feynman 通过将复杂问题分解为基本原则，彻底改变了我们处理复杂问题的方式。
Blaise 梅特韦利
卓越智能
卓越智力和无限潜力的象征。 Blaise 代表了驱动我们的愿望，提醒我们，只要有正确的心态和工具，我们任何人都可以实现我们的目标并达到我们职业的顶峰。
Feynman 存在于三个很少融合的学科的交叉点：情报专业人员的结构化分析技术、科学方法的不懈好奇心以及人工智能的现代能力。每一个学科本身都是强大的。他们共同创造了前所未有的东西，一个不仅收集数据，而且理解数据的平台。
这种融合是有意为之的。通过将 Heuer 的结构化分析技术与 Feynman 通过简化进行深入理解的原则相结合，并引导 Blaise 所体现的对卓越的追求，我们构建了一个系统，其中每一次搜索、每一次关联和每一次洞察都以数十年的情报方法为指导，并可供任何人使用。
学生
万斯·普瓦蒂埃
Stratir 首席技术官/创始人
"一个小团队，为需要带来源答案的人构建实用 AI 搜索工具。"
Feynman 的旅程
Feynman 是一款诞生于一次旅程的产品，一次弥合原始数据和真正理解之间差距的探索。它始于一个简单的问题：我们如何才能让分析师思考更清晰、工作更快、看得更远？
我们的旅程将我们从 Heuer 的结构化交易技术带到 Feynman 的教学原则，所有这些都受到 Blaise 所体现的卓越性的启发。我们意识到，智能的未来不仅在于更好的算法，还在于能够增强人类认知的更好的工作流程。
"Feynman 将姓名、公司、人脸、电话、CPF/CNPJ、社交资料和全球注册数据转化为可审查、可导出的来源化答案。"
“更快搜索，同时保留来源链路。
搜索遇见
Feynman helps teams choose a clear input, gather relevant sources, compare context, and keep the reasoning visible from first search to final export.
免责声明：
Feynman 和 Stratir 是 不隶属于、不被认可或与以下有关联 中央情报局 (CIA)、任何其他情报机构、政府组织或本页提及的个人的特定专业背景。
引用了 Richard Feynman、Richard J. Heuer 和 Blaise Metreweli 仅作为灵感来源 他们的工作和示例影响了 Feynman 平台的设计理念和分析方法。他们的遗产成为我们产品愿景的指路明灯。
Feynman 作为 Stratir 开发的商业情报分析平台独立运营。