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我们构建什么
落地真实 AI 的多种方式。一个信念： 智能是涌现的。
自主 AI Agent
目标输入，成果输出
- 多智能体集群，分解目标并共同推理
- 工具使用、记忆与反馈循环内建其中
- 可交付的弹性并行执行
定制 LLM 聊天机器人与 RAG
你的知识，可对话
- 基于你自己的文档和数据构建的聊天机器人
- 基于私有知识库的 retrieval-augmented generation
- 引用和 guardrail 让回答保持诚实
AI 战略与审计
先清晰，后计算
- AI 在你的工作流中真正发挥价值的地方
- 先快速见效、后重注投入的路线图排序
- 对现有系统进行成本和质量审计
数据与 ML 流水线
数据输入，决策输出
- 从数据摄取到推理的端到端流水线
- 可复现、可观测的训练与 serving
- 从批处理任务扩展到实时流式处理
模型微调
基础扎实，专业深耕
- 微调，找回你真正需要的推理能力
- 高效的 PEFT 与全量微调，按任务选择
- 依据你的指标进行评估，而不只是损失曲线
评估与 AI 安全
信任，内建于工程之中
- 在任何东西发布之前进行基准测试和红队测试
- 面向可靠性、偏见与安全的 guardrail
- 部署后的持续监控
计算机视觉
以机器速度感知
- 大规模检测、分割与分类
- 从医学影像到工业检测
- 边缘与云端部署，针对准确率调优
预测分析
明日之事，今日预测
- 推动决策的预测，而非仪表盘
- 跨运营和财务的异常检测
- 模型基于关键信号重新训练
生物医学与生命科学 AI
从实验台到模型
- 基因组学、连接组学与药物发现流水线
- 每一步都严谨、可复现的科学
- 经得起审视的同行评审方法
范围
明确的目标
构建
agent 系统
评估
验收标准
交接
可维护的交付
构造性证明
构建自 第一性原理，公开交付
大脑连接矩阵数据集（289 次下载，CC0）、Swarm Lab 的协同智能体，以及它们背后的工具——每个项目都开源、可度量、从零构建。
289数据集下载量
CC0公有领域
运行引擎
整体如何 运行。
01
第一性原理
在库之前逐行构建——看清每个模型的内部。
02
分子 → 神经元
从分子动力学到已知最复杂的图——大脑。
03
协同集群
多个 agent 共享目标、分解任务、共同推理。
04
交付系统
编排、工具、记忆与反馈循环——在生产环境中。