01
应用人工智能研发
在重大投入前消除技术不确定性。
我们定义研究问题,审查数据,设计实验,比较架构,并形成足以支持构建、购买或停止决策的证据。
代表性交付物
- 可行性证据
- 架构与模型基准
- 可运行的技术原型
- 风险清单与生产路线图
Tensor State Group 将应用研究、模型与系统工程、评估和生产交付结合起来,解决技术上困难的人工智能项目。
适合我们的情况
在重大投入前消除技术不确定性。
我们定义研究问题,审查数据,设计实验,比较架构,并形成足以支持构建、购买或停止决策的证据。
当通用产品不够用时,围绕问题构建。
我们依据专有数据、工作流程限制、性能目标和运营经济性开发专用模型与流水线。
构建可处理文本、图像、视频、音频和结构化数据的系统。
我们为不能仅靠提示词演示解决的业务流程设计编排、检索、生成和评估。
把视觉数据转化为可靠的决策、测量和流程。
从专用检测与分割到视觉推理,我们针对真实环境的边界情况和吞吐量构建系统。
从孤立提示词升级到能够推理、检索和使用工具的系统。
我们设计权限明确、可观测、有人类监督并具备故障处理能力的智能体工作流。
明确系统是否有效,以及质量、成本或可靠性在哪里失效。
我们建立贴近真实任务的评估体系,比较模型与架构,分析故障,并优化推理经济性。
为模型提供生产所需的平台、数据、可观测性和控制。
我们围绕客户环境设计推理服务、数据流水线、API、监控、部署和集成。
把研究代码和内部演示转化为可维护的运营系统。
我们评估有前景的原型,定义生产标准,弥合工程差距,并将系统集成到真实工作流程中。
选择性相邻领域
具身系统结合感知、规划、控制、仿真、硬件和安全。我们依据具体领域与环境选择性开展工作。