DATA INFRASTRUCTURE FOR THE AI ERA
构建面向下一代AI与AI for Science的数据基础设施
Clarity Lab以自研稀缺数据采样平台、数据治理引擎与评测沙盒为核心，打通数据加工、因果推断与模型反馈优化全流程。
采集 · 治理 · 因果推断 · 反馈优化
技术实力
PB 级数据工程与规模化交付
构建覆盖多源聚合、自动化 ETL、图文语义对齐与安全交付的全链路数据工程体系，为大模型训练提供高质量、规模化的数据基础。
技术实力
真实世界数据因果推断
融合统计生成与深度生成模型，
针对真实世界临床及生命科学数据进行缺失补全、合成生成与多维验证，
兼顾数据真实性、医学合理性与模型泛化能力。
产品与数据
不是简单的数据收集加工处理，而是找到模型最稀缺的真实数据
技术方向：高维数据解压缩、结构迁移与优化、稀缺数据定向采样与补充，形成Train- Evaluate-Optimize- Generate-Retrain的数据闭环
01
高维数据解压缩
从复杂高维表征中提取关键特征，还原数据的核心信息。
03
预测真实稀缺数据
融合有限观测与先验知识，实现few-shot预测最需要获取的真实世界数据
02
结构迁移与优化
迁移已有结构知识，并针对新场景进行自适应优化。
合作伙伴
算法、数据工程
与行业专业背景结合的团队
公司采用“小而精”的研发模式，与合作伙伴一起将医学领域知识、统计学方法和AI模型能力结合，建立从医疗数据 → 因果关系 → AI模型选型与评测 → 临床价值的完整技术链路。
让高质量数据成为
AI 持续进化的基础设施
ClarityLab希望成为
面向下一代AI 与AI for Science 的
专业数据基础设施提供商。
