您的数据与 AI 项目, 交付到生产上线。

我们梳理用例、搭建数据、训练模型、设计智能体,并在上线后运维整套系统。一支团队,不做交接。

我们为客户构建、部署并维护 AI 解决方案。

我们总是从同一件事开始:先与贵方团队坐下来,弄清业务本身。在此之后,您可以在任何一个环节加入我们,也可以把整条链条交给我们。

  1. 诊断

    与贵方团队共处一天,然后给出 AI 能为您做什么的全景图。

    • 为期一天的工作坊:现有做法、需求、可用数据
    • 一份书面总结:候选项目、复杂度、长期收益
    • 由贵方组建的指导小组,负责后续推进
  2. 项目执行

    先数据,后产品,逐个模块推进。

    • 收集内部或外部数据,并搭建专用数据仓库
    • 按模块依次推进,每个模块都与指导小组确认
    • 前景不佳的方向会被调整,而不是硬推
  3. 交付与培训

    上线生产,部署在我们或您的基础设施上。

    • 部署在由我们运维的基础设施上,或您自己的系统上
    • 与团队一起向更广泛的同事介绍:如何工作、用来做什么
    • 项目需要时随时提供培训
  4. 持续维护

    我们不离开:系统持续运行,并保持更新。

    • 对生产系统的长期支持
    • 新模型与 AI 新进展随时纳入
    • 随着使用增长进行监控、再训练和升级

我们 做什么

  • 数据管道与平台

    我们把您已有的数据变成可靠、可治理的 AI 数据源,运行在您可以自行运维的平台上。

  • 定制 AI 模型

    分类、抽取、预测与检索。我们挑选、微调并评估最契合任务的模型,包括小模型,并把它们部署到您的数据之上。

  • AI 智能体

    能读取数据、做出判断、执行动作并回报结果的系统,每一次运行都有完整记录,监管过程可供团队审计。

  • 集成与运维

    交付到团队已经在用的应用里,上线之后持续监控、调优和扩容。

  • 与您的团队协作

    我们与您的团队一起推进系统之外需要改变的部分:流程、责任归属,以及由系统支撑的决策。

  • 培训

    面向真正使用和运维这套系统的人,从业务团队到日后接手的工程师。

实际 案例

我们在各个行业构建并运维的部分系统,以及支撑它们、由我们校准、微调并持续更新的模型。

  • 医疗健康

    科研情报

    本地部署的开源模型阅读全球医学文献与临床试验,对接 CRM,并自动撰写报告:把复杂的论文变成可用的医学情报。

  • 企业情报

    企业知识智能体

    一个覆盖 CRM 和 SharePoint 文档的对话界面,无论信息在哪里,问题都能得到回答。

  • 培训

    沉浸式角色扮演

    语音与视频虚拟形象为财富管理顾问和医护人员演绎无脚本的客户会谈,提供实时反馈,并在每次练习后推送有针对性的微学习。

  • 金融

    投资者关系与报告

    半自动问答、跨多只基金报告的摘要、资产间共识与分歧的识别,以及更快的尽职调查,数据来自 CRM 和团队已有的文件。

  • 航运

    船队脱碳

    预测最优航速和排放阶段的模型、预测性维护,以及用数据评估绿色技术在整个船队推广的框架。

  • 机器学习

    定制模型,经过校准

    梯度提升、随机森林、SVM 或深度网络(CNN、LSTM、TCN),在您的表格数据、时间序列和图像上估计,依据真实结果校准,并在数据漂移时重新校准。

  • 微调

    按您的数据微调的开放模型

    在您的文档和术语上微调的开放权重 LLM 与嵌入模型,用真实案例构建的测试集评估,并在我们的 API 或您的基础设施上私有部署。

  • 数据

    标注与合成数据

    对文本、图像和视频进行大规模标注;在真实样本稀缺或敏感时,用 GAN 生成合成数据,让模型照样能够训练和测试。

  • 风险与合规

    供应商实时监测

    命名实体识别模型实时阅读新闻、监管披露和各类文档,把每一处提及对应到正确的供应商,并把要紧的事提上来:一项制裁、一次股权变更、一座停产的工厂。基于非结构化数据,持续进行。

您的数据 始终属于您

主权性不是最后才加上的功能。它从第一天起就决定架构:模型在哪里运行,谁能接触到数据,以及事后能证明什么。

  • 部署在您的环境中

    模型和算力运行在您的基础设施内,或您选定的自主可控云上。

  • 成果归您所有

    模型、数据管道和代码都属于您,采用开放格式,不存在厂商锁定。

  • 安全

    访问权限仅限于您项目中的成员,您的数据绝不会用于训练他人的模型。

  • 可追溯

    每一份数据从哪里来、被什么处理过、又被哪个模型用过。

聊聊您的项目

告诉我们您想解决什么问题。我们会告诉您这件事需要什么、不需要什么,以及 AI 在哪里确实是正确答案。