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核心能力

大數(shù)據(jù)+算法+行業(yè)大模型，構(gòu)建全棧AI研發(fā)體系

六大
核心能力

數(shù)據(jù)全周期管理

垂直行業(yè)大模型

多場(chǎng)景高可用AI

多種智能體協(xié)作

多模態(tài)融合應(yīng)用

AI基礎(chǔ)理論研究

數(shù)據(jù)全周期管理

數(shù)據(jù)全流程管理，實(shí)現(xiàn)對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的治理與挖掘，集成數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)要素生產(chǎn)力。

標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)管理體系，建立了包括數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、治理、架構(gòu)、應(yīng)用、安全、質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)、生存周期在內(nèi)的八大過程域。

挖掘數(shù)據(jù)應(yīng)用潛力，激發(fā)數(shù)字要素的活力，提供決策支持。

垂直行業(yè)大模型

面向垂直行業(yè)領(lǐng)域，基于遷移學(xué)習(xí)、多模態(tài)學(xué)習(xí)思想，快速優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練模型，為不同行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景提供支撐。

節(jié)省數(shù)據(jù)需求與算力消耗，定向提升模型對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)的理解與處理能力。

支持sft rlhf dp0多種微調(diào)方式。

提示詞工程，優(yōu)化信息結(jié)構(gòu)，提升檢索生成匹配度。

多場(chǎng)景高可用AI

面向不同行業(yè)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)快速的數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建與模型部署流程，大幅縮短AI算法研發(fā)的時(shí)間、降低費(fèi)用成本

定制化模型研發(fā)效率提升至少10倍以上。

自研PRNN框架，兼容多種模型訓(xùn)練和推理，并有效適配不同規(guī)格的GPU硬件平臺(tái)。

多種智能體協(xié)作

多AI智能體協(xié)同實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜問題解構(gòu)和處理，充分挖掘大模型潛力。利用行業(yè)模型以及工具鏈，深度優(yōu)化組件服務(wù)能力，協(xié)助打造多維高質(zhì)量的大模型應(yīng)用。

環(huán)境感知

深度理解

信息共享

自主決策

多模態(tài)融合應(yīng)用

從視頻、圖片、音頻、文字多領(lǐng)域獲取信息，實(shí)現(xiàn)信息的轉(zhuǎn)換和融合，最大限度獲取豐富信息。

文生圖，圖生文

文生音頻、視頻等多模態(tài)信息識(shí)別與生成。

AI基礎(chǔ)理論研究

聚焦面向開放環(huán)境的遷移學(xué)習(xí)自適應(yīng)性理論研究，解決在場(chǎng)景變化、極端條件、數(shù)據(jù)模態(tài)多樣等開放物理環(huán)境下導(dǎo)致的數(shù)據(jù)分布不一致的問題，提升模型在不同條件下的識(shí)別穩(wěn)定性與魯棒性。

面向開放環(huán)境的遷移學(xué)習(xí)自適應(yīng)算法研究

面向垂直行業(yè)的多模態(tài)大模型研究

CNN、RNN、Transformer、Diffusion Model等基礎(chǔ)人工智能計(jì)算框架的理論研究