diff --git a/index.md b/index.md
new file mode 100644
index 0000000..9ed0a18
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+# 关于我们
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+我们是由心理、计算机、英语专业学生组成的学生团队，致力于打造一个专业且免费的心理测评和知识分享网站。
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+## 专业的心理学量表测评
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+### 具有实证支撑的心理学量表
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+我们选用的量表均有科学实证研究背书，结果具有可量化性及可比性。
+用户可以通过与实验样本的对比，可以了解得分在人群中的位置与偏离样本均值的程度。
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+### 使用规范的翻译-回译法制作中文量表
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+对于尚未有翻译本发表的量表，我们将遵从翻译-回译法校对中文译本，确保意义准确性与文化的适配性。
+我们自主翻译的量表将投放测试并收集数据以验证信效度，在必要时进行新版本的修订。
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+## 用更加自然的方式获取专业的心理知识
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+我们构建了拥有庞大知识库的大语言模型AI研究员。
+通过整理心理学专业论文与书籍，结合我们自己编撰的知识提纲，我们构建了拥有数万知识点的知识库供AI研究员查阅。
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+![](https://pic.mxr612.top/i/2024/05/06/6637ae7dd86b5.png)
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+在对话中，AI研究员会查询知识库并根据知识库中储存的知识点组织答案，确保答案遵循心理学实验证据。
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+## 用专业的心理学视角理解数据
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+在数据分析工作中，我们试图理解人群趋势、了解变量关系或者为新量表的验证提供数据。
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+网站后台支持按照量表记录导出或按照受试者导出。
+按照受试者导出时随机生成participate id，保护用户隐私。
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+## 我们有更多想做的
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+在24年第三季度，我们会正式上线第一版网站并启动对外宣传。
+后续在持续更新量表内容的同时，将会着手推出更多功能。
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+### 基于语义分析的量表整合
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+曾经我们只能够根据单个值设计量表并验证信效度，一旦我们需要做一系列测试（譬如医疗或教育场景）就必须将多个量表拼接在一起。
+但是冗长的量表会影响受试者状态，进而使得测量精度下降。
+同时其他量表提供的信息亦有可能影响受试者对题目的理解。
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+传统的做法是选择一些短版量表，并在问题中间添加注意力检查题和测谎题。
+然而这并不是一个好主意：短版量表往往意味着更低的信效度，而注意力检查和测谎只能用于剔除异常数据，并没有从根源上解决问题。
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+得益于Embedding技术，我们有机会对于每个量表问题进行语义分析并找出相似的题目。
+通过合并不同量表中的相似题目，一个题目将能够对应多个量表，颠覆原有的单向对应关系，缩短量表长度的同时得以保留较高的信效度。
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+### 基于大语言模型的心理测试
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+在大数据时代，曾有过通过分析语用习惯与人格的关系，推断社交媒体用户的人格的案例。
+在生成式模型时代我们可以让机器学习算法主动获取需要的信息，通过引导的方式获取用户维度更加丰富的发言并以供分析。
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