费用合理。
聚焦必要功能，合理利用现有模型与机制。将预算投入必须打造的部分，旨在降低开发与运营成本。
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INSIDE THE INTELLIGENCE
这是AI的
“头脑”就是。
从一点到连接。
触摸球体，窥探AI内部。
展现神经网络的互动形象。
01 / NEURAL NETWORK
点连接，
信息被传递。
构成AI基础的神经网络是由许多计算单元连接而成的结构，利用连接强度（权重）处理输入信息并产生结果。
- 点接收和计算信息的单位。
- 線连接计算单元的信息传递路径。
- 红光表达对输入的反应：光标附近的点强烈发光，光沿连接线流动。
实际的AI不会发红光或聚集点来思考。学习时调整权重，推理时使用学习到的权重。此球体并非真实模型内部计算或学习的再现。
02 / CHOOSE THE RIGHT MODEL
目标变化时，
“头脑”也在改变。
是处理语言、轻量运行，还是预测世界变化。选择适合用途的模型是开发的起点。对于现有模型无法解决的问题，也可以选择开发原创模型。
LARGE LANGUAGE MODEL
处理语言的大脑。
一种从大量文本中学习模式，预测上下文后续词语以生成句子的大型语言模型。广泛应用于对话、摘要、文档编写等语言任务。
SMALL LANGUAGE MODEL
将必要的能力紧凑呈现。
参数量较小的小型语言模型。如用途与性能匹配，易于降低计算资源和执行成本，适用于终端和公司内环境。速度与精度因模型及设备不同而异。
LARGE WORLD MODEL
预测“接下来会发生什么”。
一种学习环境状态和行为引起变化，预测并生成未来状态的模型。用于现实世界中AI的研究与开发，如模拟和行动计划。
LARGE ACTION MODEL
从语言到执行。
根据指示整合操作和行为并促成执行的模型。与外部工具和系统联动，支持业务操作。
VISION LANGUAGE MODEL
同时处理图像与文字。
一种结合视觉信息（如图像）与文本进行处理的模型。用于图像描述及回答关于所见内容的问题。
MIXTURE OF EXPERTS
根据处理需求灵活使用专业部分。
一种模型结构，根据输入从称为专家的多个组成部分中选择一部分进行计算。设计旨在兼顾模型容量和计算效率。
根据使用场景所需功能和性能不同。根据用途、精度、速度、成本和执行环境选择合适的模型和配置非常重要。
LWM指的是大规模世界模型。MoE表示模型结构，通常与LLM、VLM等结合使用。
FROM INTELLIGENCE TO YOUR BUSINESS
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- 物理人工智能将AI嵌入设备与机器人中
HOW WE WORK
从咨询到运营。
- 01整理课题
了解业务、预算及期望时间。
- 02试用并确认
通过小型试验验证可行性。
- 03开发与导入
实现必要功能与联动。
- 04运营与改进
根据使用情况进行培养。
LET’S BUILD TOGETHER
即使还只是一个想法。
请先联系我们进行咨询。
从“能实现吗？”“需要多久？”开始也可以。
我们将共同考虑符合目的、预算和进度的方法。