The KK Research Framework
KK 研究框架
Academic Research → Evidence Extraction → What do we know? → KK Interpretation → KK Original Hypothesis → KK Experiment → KK Original Data → KK Human Model. Every published asset must carry a KK Original Perspective and a falsifiable KK Hypothesis.
学术研究 → 证据提取 → 我们已知什么？ → KK 解读 → KK 原创假设 → KK 实验 → KK 自有数据 → KK 人类模型。每篇发布的资产都必须带有 KK 原创观点与可被证伪的 KK 假设。
Six Research Directions
六大研究方向
- Human Model人类模型
- Human Communication人类沟通
- Multimodal Human Behavior多模态人类行为
- AI × HumanAI 与人类
- Relationship Intelligence关系智能
- Human Intelligence Future人类智能未来
- Human Model人类模型
- Human Communication人类沟通
- Multimodal Human Behavior多模态人类行为
- AI × HumanAI 与人类
- Relationship Intelligence关系智能
- Human Intelligence Future人类智能未来
Source Grading
来源分级
S peer-reviewed papers · A Stanford / Pew / OECD / WHO / government · B Microsoft / Google / McKinsey · C scholarly books · D quality media · E blogs / social. Closer to primary evidence = higher weight.
S 同行评审论文 · A Stanford / Pew / OECD / WHO / 政府 · B 微软 / 谷歌 / 麦肯锡 · C 学术书籍 · D 优质媒体 · E 博客 / 社交。越接近原始证据，权重越高。
Originality & Evidence Policy
原创与证据政策
AI is a research assistant, not evidence. Pipeline: AI discovers papers → verify original → extract data → judge quality → AI draft → Evidence Check → Citation Check → Originality Check → GEO Optimize → Human Review → Publish. We separate what research proves from KK Hypothesis, and we always state what could prove us wrong.
AI 是研究助手，不是证据。流程：AI 发现论文 → 验证原文 → 提取数据 → 判断质量 → AI 起草 → 证据核查 → 引用核查 → 原创核查 → GEO 优化 → 人工审核 → 发布。我们区分研究证明了什么与KK 假设，并始终说明什么可能证明我们错误。