训练前：买 Benchmark
用统一任务和指标判断训练数据与能力方向是否值得投入。
01 · WHAT WE SELL
ALLE AI Lab
ALLE AI Lab
我们是一个
高质量基模数据基础设施团队
为模型公司建设支撑训练与验证、可持续采购的数据基础设施与 Benchmark。我们从 Coding Agent 起步，把真实任务、执行环境和评测体系沉淀为长期可复用的能力资产，并沿着 Code2World 逐步扩展到空间智能场景。
数据生产 × 能力测量 × 结果交付
一句话解释客户为“证明模型能做什么”付费，我们把证明过程做成可持续采购的基础设施。
02 · VALUE CREATED
01 · BENCHMARK
02 · TRAJECTORY + TEST
03 · TRAIN IN ENVIRONMENT
我们的价值在哪里？
客户向我们购买三类可交付产品：Benchmark、Agent 轨迹与测试数据，以及在我们环境中的训练服务。
我们卖的不是一次性的测试报告，而是基模公司可以持续采购的 Benchmark、数据与训练服务。
训练中：买轨迹与测试数据
购买 Agent 在 Benchmark 中产生的轨迹、测试用例和结果证据。
在我们的环境里训练
基模公司直接使用执行环境训练和迭代 Agent，获得真实反馈。
客户是谁
所有基础模型公司、Agent 公司、云厂商、模型应用平台，以及需要模型验收和能力对比的大型企业。
客户为什么愿意买
模型推理成本、工具使用、视觉交互和长期规划都需要新的评价尺度。Benchmark 还可以持续产出高价值的 Agent 训练数据。
03 · WHY NOW
为什么是现在？
THE SHIFT
为什么是现在？
中国模型公司数据预算从蒸馏转向采购
中国公司过去更多投入蒸馏和模型训练，如今开始把预算前移到数据采集、任务构造和动态评测；美国 Frontier labs 的投入也在逐年上升。
数据采购与 Benchmark 评测预算增长趋势
统一人民币口径 · 1 USD ≈ ¥7.2
美元数据同时标注原值
中国：数据采购 + Benchmark 评测预算（人民币）美国：数据采购 + Benchmark 评测预算（按汇率折算为人民币）
预算从蒸馏，转向数据
模型越强，越需要可信的能力证据来指导训练、迭代和采购。
过去两年蒸馏优先
现在开始采集数据
新的刚需动态 Benchmark
为什么预算会持续增加：模型升级越快，评测迭代越频繁；从训练前选数据、训练中找回归，到发布前验收和上线后采购，每一个节点都需要新的任务和新的 Benchmark。
05 · MOAT
怎么样做到壁垒？
Coding
Environment platform
World model
怎么样做到壁垒？
公司核心能力：数据管线
我们用可部署的任务系统承接真实交互，用核心数据管线沉淀为 Benchmark 产品。
01
进入任务场景
Coding Agent、OJ 和多模态 AI 游戏开发平台。
02
记录执行证据
操作轨迹、版本、测试、工具调用、成本与环境反馈。
03
构造评测体系
设计任务、约束、指标、难度和可复现的评测协议。
04
交付 Benchmark
面向训练、回归测试、模型选型和客户验收提供产品。
从 Coding Agent 走向 Code2World
构建可生成、可执行、可回放、可验证的交互式世界，为下一代空间智能和 Agent 模型提供环境、数据与 Benchmark。
01
Coding Agent 环境
用 Coding + OJ 验证任务执行、轨迹记录和评测闭环。
02
Code2World / 交互式世界平台
用代码、规则和任务描述生成可执行、可回放、可验证的交互式世界。
03
世界状态数据
记录状态、动作、观测、环境转移、反馈和任务结果。
04
World Model Infrastructure
条件成熟后增加世界状态生成、模拟和策略评测能力。
Coding Agent Benchmark
从代码生成走向完整任务完成：规划、编辑、运行、修复和验证。
Code2World Environment Platform
从代码、规则和任务描述生成可执行、可回放、可验证的交互式世界，为 Agent 提供环境、数据与 Benchmark。
世界模型 Benchmark
面向世界状态表征、行动、反馈和长期规划的下一阶段评测体系。
04 · WHY US
为什么是我们？
团队组合覆盖教育场景、Agent 系统、数据工程、模型推理和 Benchmark 研究；团队中有港科大（广州）十余位博士生，适合从真实任务切入构建长期数据资产。
资琛义
CEO · Founder
AI Researcher、连续创业者和产品负责人。研究领域涉及 Agent reasoning、Physical AI、图表示学习和 AI infrastructure / data commerce。
- GaussDB 铜牌 · ICM/MCM F奖（1%）
- 国家奖学金 · 全国数学联赛一等奖
- 第一篇 CCF-A 论文发表在 NIPS，为首个图提示 Benchmark
陈傲川
CTO
清华本科背景，现为 HKUST(GZ) 博士生，同学青云计划，研究覆盖 Scalable ML、Agent推理、图算法和参数高效训练。
- 清华奖学金 · 青山资本优秀创业者
- 美国利弗莫尔国家实验室实习
- ICASSP Top 3% · 多篇顶会一作
李佳
CSO · Research Lead
香港科技大学（广州）数据科学与分析学域副教授、DSAIL 教授，与 CreateLink 联合实验室联合主任。
- Google AI · 腾讯微信支付风控经历
- KDD 2023 Best Paper
- 百篇 CCF-A 论文 · 长期产出 Benchmark 与数据集研究
Founder-Market Fit：CEO 理解真实用户场景，CTO 能把 Agent 研究落成系统，CSO 能定义任务和评测标准。职历、职务和论文状态以正式简历、任职证明及论文页面为准。
APPENDIX · WORLD STATE DATA
01 · DATA FORM
02 · BUYERS
03 · QUALITY
下一步要做的——世界状态数据
世界状态数据不是抽象的“视频数据”，而是可生成、可执行、可回放、可验证的交互式世界中的 Agent 任务轨迹：系统知道发生了什么、采取了什么动作、环境如何变化，以及任务是否完成。
一条可回放的任务轨迹
用统一结构记录每一步的状态、动作、观测、环境转移、反馈和最终结果。
- 代码 / 视觉 / 工具调用
- 规则、对象、相机与任务目标
模型公司与交互产品团队
面向模型公司、AI 游戏公司、Computer Use 团队和机器人团队，提供数据、评测或环境使用权。
- 训练与后训练团队
- 模型验收和策略评测团队
用结果验证数据质量
每条轨迹都要能重放、能复现、能解释失败，并在训练或 Benchmark 中产生可观测增益。
- 转移一致性与回放确定性
- 任务成功率、人工复核与模型增益
06 · WHAT WE HAVE DONE
现在已经做了什么？
产品、真实部署、客户订单和产业合作共同验证：我们能把研究成果转化为可交付的 Benchmark 与源数据系统。
商业与产品证据
Product
Coding 数据管线已打通
已有 AITA + Coding Agent + OJ 系统设计，支持任务、轨迹、版本、测试和评分证据的统一记录。
Deployment
真实教学场景落地
系统已由香港科技大学（广州）DSA 系主任推广，并获得校长肯定及支持；目前已有 5 位老师、300+ 学生准备使用。
Orders
已有业务验证
Coding Agent 数据相关订单总额已超过百万元，多位中国顶级基模公司为潜在客户；合同主体、回款与交付情况以尽调材料为准。
Partnership
Unity 中国合作探索
正在与 Unity 中国围绕 AI 游戏开发、可控场景生成和多模态数据开展合作，共同探索面向世界状态建模的真实交互场景。
十篇以上 CCF-A 论文 Benchmark
港科大（广州）顶级科研团队
CP-Agent
反馈驱动的编程 Agent
围绕竞争性编程、执行反馈、风险控制和成本-准确率权衡。
R³-Bench
预算约束下的推理 Benchmark
围绕共享预算、资源理性推理和模型能力评估。
Track record
多项公开 Benchmark 成果
包括 GraphArena、GLBench、GADBench、BatteryLife、SimXRD-4M、AlgBench 等。
APPENDIX · SEED FINANCING
第一轮种子轮 1,000 万，先把Benchmark 做成基础设施
融资节奏围绕能力建设分阶段推进：本轮融资后进入 Coding Benchmark 规模化和 Code2World 环境原型，后续轮次再扩大世界状态数据；模型层升级以数据规模、客户需求和算力条件成熟为前提。
Round 01 · Seed¥1,000 万
本轮资金要买到的核心能力
把已经打通的 Coding 数据管线变成可规模化的生产系统，同时启动 Code2World 环境原型和世界状态数据研究。
研究与工程团队Coding 规模化Code2World 原型合规与交付基础设施
建议资金配置 · 可按报价调整
合规数据生产与采购¥350 万 · 35%
Researcher 与工程团队¥300 万 · 30%
环境平台、算力与执行环境¥200 万 · 20%
合规、交付与预备金¥150 万 · 15%
APPENDIX · STAGED ROADMAP
阶段目标：从 Coding Agent 到交互式世界基础设施
路线不是从 Coding 数据直接跳到 World Model，而是沿着 Code2World 逐步建设：先验证 Agent 完成软件任务，再让代码、规则和任务描述生成可执行环境，最终沉淀世界状态、动作轨迹与评测能力。
阶段 1 · Seed → Pre-ASCALE
Scale Coding Agent Benchmark
把 Coding Agent 场景做成可重复交付、可持续采购的 Benchmark 产品。
产品形态 Coding Agent + OJ 执行环境 + 任务、轨迹、测试和评分数据。
阶段 2 · Pre-A → Series ABUILD
Build Code2World
把 Coding Agent 的执行能力延伸到可生成、可执行、可回放、可验证的交互式世界。
产品形态 Code2World 环境平台，支持环境生成、Agent 操作、状态观测、回放和评测。
阶段 3 · Series A → Series BSCALE
Scale World-State Data
把 Agent 在环境中的观察、动作和环境变化沉淀为世界状态数据。
产品形态 世界状态数据集、动作轨迹、Benchmark 和环境使用权。
阶段 4 · Series B 以后OPTIONAL LAYER
Agent / World Model Infrastructure
在数据规模和客户需求成熟后，为 Agent 和 World Model 提供生成、模拟和策略评测能力。
产品形态 环境 API、世界状态生成、动作后果预测和策略评测服务。
Coding Agent Benchmark → Code2World → 世界状态与动作轨迹 → Agent / World Model 基础设施。