用定制AI模型
转型您的业务
我们专注于LLM微调、模型优化和超高速任务路由。获得按您需求定制的生产就绪AI。
我们的服务
从定制模型训练到企业级部署，我们提供有效的AI解决方案。
案例研究：真实结果
了解我们的优化技术如何带来可衡量的改进
我们对Qwen3 0.6B模型进行了微调，以解决一阶和二阶常微分方程。使用我们的神经修剪方法，我们分离出负责数学推理的神经元。
我们的方法选择性地保留对目标任务至关重要的神经元，同时修剪冗余连接。这种降噪显著提高了准确性。
LLM修改套餐
选择适合您的套餐。所有套餐包含付款前的API测试。
适合小型模型的专注任务。
- ✓ 最多100亿参数
- ✓ 3个定制任务
- ✓ 软精度调整
- ✓ 包含API测试
- ✓ GGUF导出
- ✗ 优先支持
适合有定制需求的生产工作负载。
- ✓ 最多300亿参数
- ✓ 7个定制任务
- ✓ 硬精度调整
- ✓ 包含API测试
- ✓ 多种导出格式
- ✓ 优先支持
无限制的企业级解决方案。
- ✓ 无限参数
- ✓ 无限任务
- ✓ 定制训练流程
- ✓ 专属工程师
- ✓ SLA保证
- ✓ 本地部署
| 特性 | 基础 | 中级 | 高级 |
|---|---|---|---|
| 模型参数 | ≤ 10B | ≤ 30B | 无限 |
| 定制任务 | 3 | 7 | 无限 |
| 精度模式 | Soft | Hard | 定制 |
| 额外任务价格 | $50 | $40 | 包含 |
| 交付时间 | 5-7 天 | 3-5 天 | 可协商 |
| 修订次数 | 1 | 3 | 无限 |
| 支持 | 优先 | 专属 |
高速路由技术
革命性任务路由，98%+准确率，比传统LLM推理快157倍。
完整技术集成，包含源代码、全面培训和1年高级支持。
❌ 传统方法
如同设有大量行政人员的诊所。每个请求都要经过接待处，由员工手动确定路由。随着队列增长，需要雇用更多员工。
- 每次请求成本高（基础设施开销）
- 线性扩展（流量越多 = 资源越多）
- 延迟随负载增加
✅ 我们的方法
智能路由在入口点即时发生。无队列，无管理开销。系统在微秒内确定最优路径。
- 固定最小开销（0.08% - 2.4%）
- 亚线性扩展（成本保持稳定）
- 无论负载如何，延迟恒定
商业案例: 企业客户通常实现50-100倍的推理成本降低，同时保持相同的用户定价。$50万投资在规模化后数周内即可收回。
我们的研究与技术
由Oleg Kirichenko开发的专有技术，解决神经网络中灾难性遗忘的根本问题。
Dynamic Task-Graph Masked Attention — 使用任务特定注意力掩码的连续学习架构方法。
- ✓ Split MNIST上98.9%准确率
- ✓ 0%灾难性遗忘
- ✓ 通过注意力掩码实现硬隔离
- ✓ 已证明的零梯度流定理
Frozen Core Decomposition — Tucker式张量分解，核心冻结实现硬任务隔离。
- ✓ 96.1%准确率，0.2%遗忘
- ✓ 99%+内存节省
- ✓ 支持任何LLM架构
- ✓ 当T > k时优雅降级
| 申请号 | 申请日期 | 发明名称 |
|---|---|---|
| USA 19/452,464 | Jan 19, 2026 | SYSTEM AND METHOD FOR DYNAMIC TASK-GUIDED NEURAL NETWORK COMPRESSION WITH CATASTROPHIC FORGETTING PREVENTION |
| USA 19/452,440 | Jan 19, 2026 | SYSTEM AND METHOD FOR UNSUPERVISED MULTI-TASK ROUTING VIA SIGNAL RECONSTRUCTION RESONANCE |
解决神经网络灾难性遗忘问题的独特架构开发者。DTG-MA和FCD方法的研究展示了连续学习领域的最先进成果。
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