核心能力

核心能力

大数据+算法+行业大模型,构建全栈AI研发体系

六大
核心能力
数据全周期管理
数据全周期管理
垂直行业大模型
垂直行业大模型
多场景高可用AI
多场景高可用AI
多种智能体协作
多种智能体协作
多模态融合应用
多模态融合应用
AI基础理论研究
AI基础理论研究
数据全周期管理
数据全周期管理
数据全流程管理,实现对多源异构数据的治理与挖掘,集成数据应用服务,最大化发挥数据要素生产力。

标准化数据管理体系,建立了包括数据战略、治理、架构、应用、安全、质量、标准、生存周期在内的八大过程域。

挖掘数据应用潜力,激发数字要素的活力,提供决策支持。

垂直行业大模型
垂直行业大模型
面向垂直行业领域,基于迁移学习、多模态学习思想,快速优化预训练模型,为不同行业应用场景提供支撑。

节省数据需求与算力消耗,定向提升模型对企业数据的理解与处理能力。

支持sft rlhf dp0多种微调方式。

提示词工程,优化信息结构,提升检索生成匹配度。

多场景高可用AI
多场景高可用AI
面向不同行业场景,实现标准快速的数据采集、模型构建与模型部署流程,大幅缩短AI算法研发的时间、降低费用成本

定制化模型研发效率提升至少10倍以上。

自研PRNN框架,兼容多种模型训练和推理,并有效适配不同规格的GPU硬件平台。

多种智能体协作
多种智能体协作
多AI智能体协同实现对复杂问题解构和处理,充分挖掘大模型潜力。利用行业模型以及工具链,深度优化组件服务能力,协助打造多维高质量的大模型应用。

环境感知

深度理解

信息共享

自主决策

多模态融合应用
多模态融合应用
从视频、图片、音频、文字多领域获取信息,实现信息的转换和融合,最大限度获取丰富信息。

文生图,图生文

文生音频、视频等多模态信息识别与生成。

AI基础理论研究
AI基础理论研究
聚焦面向开放环境的迁移学习自适应性理论研究,解决在场景变化、极端条件、数据模态多样等开放物理环境下导致的数据分布不一致的问题,提升模型在不同条件下的识别稳定性与鲁棒性。

面向开放环境的迁移学习自适应算法研究

面向垂直行业的多模态大模型研究

CNN、RNN、Transformer、Diffusion Model等基础人工智能计算框架的理论研究

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