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labsFeuille de route

Ce que nous construisons ensuite

Labs est la surface de feuille de route. Recherche sur les modèles, rails de marché de prédiction, licences de données et marque blanche maintiennent la vision globale en perspective.

powered by MeisterIQ

Ce que vous obtenez

Recherche sur les modèles

Nouveaux signaux et travaux sur les modèles, testés contre les archives avant toute diffusion.

Rails de marché de prédiction

Infrastructure pour l'axe Polymarket et Kalshi.

Flux de données et API

Licences pour les données normalisées et les modèles.

Marque blanche

Exploitez le terminal sous votre propre marque.

Aperçu · simulation

Ce que nous construisons ensuite

Un aperçu animé de la feuille de route, de la recherche en direct sur les modèles au moteur historique.

Smart sensing

Building · 64%

Event detection from raw match feeds, by the second.

What it unlocks

  • Instant per-event alerts
  • Richer live commentary
  • Faster win-probability updates

La feuille de route est indicative et peut changer. La progression affichée est illustrative.

Suivre la feuille de route

Inscrivez-vous à la liste et nous partagerons les mises à jour Labs dès leur déploiement.

Aperçu · simulation

Scrub through the roadmap

Roadmap scrubber

Q1Q2Q3Q4Q5Q6
Q2Shipped

Dixon-Coles v2 ratings engine

Aperçu · simulation

Vote on what ships next

What should we build next?

620 votes so far · pick one

Aperçu · simulation

What the API will look like

API sandbox · not live

POST /v1/predict
{
  "fixture": "man-city-vs-arsenal-2026-09-14",
  "market": "1x2"
}
// response appears here
Aperçu · simulation

Built to be white-labeled

White-label terminal

Lemeister Terminal
Man City vs Arsenal52% home
Live win probability
Aperçu · simulation

Coverage today

What the warehouse already covers

0

Leagues modeled

0

Fixtures in the warehouse

0

Players tracked

0

Venues geocoded

Aperçu · simulation

The methodology behind it

How the model thinks

Match outcomes

Dependent-Poisson scoring

Goals aren't independent events — a model that assumes they are misses correlated low-scoring and high-scoring games. Ours accounts for that dependency.