AI 初创公司 Probably 于 6 月 16 日宣布完成 900 万美元种子轮融资，由 Andreessen Horowitz 领投。该公司由 Peter Elias 创立，致力于通过工程化“安全 harness”系统大幅降低大模型幻觉和事实错误，实现接近确定性系统的 99.99% 准确率。
Probably 的首款产品是一款数据科学工具，能从复杂数据集中快速生成带引用和审计轨迹的答案。其核心机制是让 LLM 初步输出经过确定性验证器反复校验，并反向训练模型以减少模糊性，从而支持在远小于前沿模型的本地硬件上运行，显著降低 token 成本。
Elias 表示，这一路径与主流实验室的激励机制相悖——后者更倾向于让用户反复修正模型来增加使用量。该方案可扩展至会计、医疗等对精度要求高的场景，在当前 token 成本上升、企业重新审视 AI 预算的背景下具备现实吸引力。
信源：https://techcrunch.com/2026/06/16/probably-raises-9m-to-build-a-more-reliable-kind-of-ai/