领阅以专家推理链路构建动态金融知识图谱，让每一个研究假设结构化为可追踪节点、每一个结论逐层归因——投研从「大海捞针」变成沿图行走。
Context 由思维链图谱驱动，模型可遍历任意链路与节点，实现自动化、高确定性的信息获取，无需预设提示词或工作流。
专注投资机会挖掘与交易。专家定义基础推理模版，投研链只跑一次、全用户共享——Token 消耗从「用户数 × 全链路」降为「1 × 投研链 + 用户数 × 服务链」。
覆盖投前 / 投中 / 投后全流程服务。系统按用户判断风格、关注点、决策窗口自动匹配，收敛为个性化版本——千人千面，而非千人一面。
在服务过程中动态校准模型行为。每个推理节点嵌入可信度评估，低可信自动触发补证据；理由里每句话都必须在推理记录中找到证据，找不到即标「无支撑」。
不是「更强的大模型」，而是让垂域判断可信、可进化、可负担的四项工程能力。
基于专家推理链路构建动态金融知识图谱，全域覆盖投研场景；研究假设自动结构化为可追踪节点，结论逐层归因追溯。
为每个成员建立独立判断风格画像，冷启动即可用；自动识别「判断 vs 行动」偏离——这种偏离本身是最有价值的画像特征。
来源自动分级（工具硬数据高 / 图谱推导中 / 模型生成低），逐层校验；低可信触发补证据，补完仍低则按画像个性化表达不确定性。
Skill 路由把能用专用系统解决的推理挡在 LLM 之外，LLM 只做语义理解与个性化表达；多级聚类合并大幅提升缓存命中。
端侧小模型本地推理、私有数据本地存储，云端大模型仅作辅助——把一支投研团队装进一个盒子。
12 名全职（博士 4 · 研究生 5 · 研发 75%）+ 39 名兼职（在读博士 6 · 硕士 8 · 投研 10 · 投顾 5）。
港科大（广州）金融科技系助理教授，时空数据挖掘与金融文本分析，近 3 年 CCF-A 20+ 篇。
港科大（广州）协理副校长、AI 学域主任，ACM/IEEE Fellow，曾任百度研究院副院长。
港科大（广州）数据科学与分析系正教授、长江讲座教授，160+ 论文。
广东博源基金董事长，2001 年起深耕买方，东莞市私募基金业协会会长。
曾任美国 Oak Hill 对冲基金、博时/平安基金投资经理，15+ 年跨市场量化。
中国科技大学微电子硕士，两项美国发明专利，曾任微软高级架构师。
中山大学本硕，10+ 年投研/投顾产品设计与研发经验。
曾任华林证券运营总监；富途单季度带动 21 亿 AUM 增长、获客成本降 80%。
电子科技大学软工，7 年 AI 架构；曾任晶泰科技云计算负责人，支撑千倍增长。
算力设备 ¥1,200 万 · 人员 ¥600 万 · 数据采购 ¥150 万。预约一场演示，我们用贵司真实场景跑通思维链图谱。