01
高质量数据
专家构题、真实任务采集、多模态处理、评分细则标注与难例构建。
围绕模型能力目标组织交付
专家参与任务设计，数据工程团队组织生产，再用评测验证模型表现。
02
基准评测
定义待评测能力和任务集，结合可执行环境、验证程序与评分机制评估模型表现。
03
专家网络
按学科和行业方向匹配专家，统一作业标准并跟进交付质量。
04
模型与算法
提供训练方案、监督微调、强化学习、奖励建模和错误分析支持。
05
科研创新
探索模型自我改进、人工智能辅助研发与科学计算。
06
场景落地
连接企业、科研机构与技术伙伴，推动方案设计、项目启动和持续运营。
高质量数据与基准评测
构建训练数据，验证模型表现，交付可用于模型研发的数据与评测资产。
高质量数据流程
- 01能力目标
- 02专家构题与采集
- 03评分细则与标注
- 04模型压测
- 05多轮质检
- 06训练评测资产
基准评测流程
- 01能力定义
- 02任务场景
- 03环境验证器
- 04按细则评分
- 05失败归因
- 06难例回流
代表性产品与评测资产
博士级数理推理数据与评分细则
数学与物理高难题，支持过程评分、模型压测与细粒度错误归因。
OpenClaw / Hermes 智能体数据
包含监督微调与强化学习轨迹，保留多轮交互、工具调用、环境状态和交付物。
SWE-bench Multilingual
多语言真实工程任务，配套运行环境、测试补丁与智能体轨迹。
Terminal-Bench 与医疗评测
终端任务执行评测，以及产科、医疗安全等专业评测任务。
专家匹配与质量管理
按学科、资历与项目经验匹配专家，统一任务规则并分层检查质量。
500+
持续参与项目的专家
60%
硕博及高级职称占比
1 至 2 周
专家匹配与项目组建
500+
单项目最高专家规模
- 01招募入库
- 02能力画像
- 03分级筛选
- 04规则培训
- 05任务生产
- 06质量评级
- 07激励与淘汰
连接研发能力与产业问题
按项目需求安排算法验证、智能体开发和行业应用所需的技术团队与合作资源。
可承接技术服务
- 算法设计与科研技术外包
- 模型训练与优化
- 智能体与基准评测工程
- 数据与模型平台开发
行业场景方向
- 医疗与药企
- 实验室与 AI4S
- 智慧教育
- 具身智能
- 科技人才与产业合作
公司内部在研方向
RSI
研究模型主动发现能力边界、生成挑战任务并基于反馈持续改进。
AI4AI
探索由 AI 辅助实验设计、规律发现与算法优化。
AI4S
面向科学计算与生物信息，探索计算加速和生信基础模型。
AI 原生人才平台
探索用人工智能与智能体评估科技人才能力，并匹配岗位需求。
建立可追踪的工程交付流程
统一作业规则，分层检查质量，将发现的问题反馈到生产环节。
- 01
需求与方案
- 02
规则与小样
- 03
资源与生产
- 04
质检与问题处理
- 05
验收与成果归档
质量机制
- 规则前置
- 分层质检
- 模型辅助
- 全程留痕
- 问题回流
安全机制
- 权限分级
- 数据脱敏
四类合作方式
从一个真实问题开始
围绕数据评测、模型技术、联合研发和产业场景设计合作路径。
数据与基准评测项目
高质量数据、智能体轨迹、高难推理、专家评测与可执行基准。
算法模型与技术服务
模型训练优化、智能体研发、算法复现与科研工程支持。
联合研发与产品共建
RSI、AI4AI、AI4S、前沿评测、课题研究与工具平台共建。
产业场景与生态合作
医疗、教育、具身智能及科技产业资源的方案和项目协同。
从一个真实问题开始建立长期合作
可从具体任务开始，确认问题、所需资源和合作方式，逐步完善方案。