高质量数据建设
围绕专业知识、任务设计与数据质量，共同探索数据构建、标注规则和质量评估方法。
- 深度合作高校（所）
- 100+
- 专业人才储备（人）
- 1000+
深度合作 100+ 所高校，汇聚科研与人才力量
以北京大学、清华大学等高校为代表，汇聚多学科研究背景与 1000+ 专业人才储备，连接人才培养、科研协作与产业实践。
代表性合作高校
- 北京大学
- 清华大学
- 哈尔滨工业大学
- 东北大学
- 大连理工大学
- 华中科技大学
- 电子科技大学
- 等 100+ 所高校
从人才培养到科研协同
可从课程、实习实训、定向培养或联合研究开始，按合作目标确定参与方式。
课程合作
将人工智能与数据工程实际问题融入教学，促进理论学习与项目实践衔接。可围绕专题课程、项目作业和行业实践交流开展合作。
实习实训基地
围绕数据构建、模型评测和工程实践，提供接触真实业务场景的机会。可结合阶段训练、项目实践与成果复盘，帮助学生理解项目协作和质量要求。
定向培养
结合项目需求与岗位能力要求，探索分阶段培养和人才匹配。可围绕专业基础、任务训练与能力评估共同设计培养路径。
联合实验室
围绕共同研究方向，探索课题共建、技术验证与成果转化。可从具体问题和小规模验证起步，逐步明确协作分工与阶段目标。
科研联合创新
连接高校研究优势与企业应用需求，推动跨学科协作和技术落地。可围绕数据、算法和应用场景探索联合研究。
联合研究方向
可按课题需求洽谈以下研究方向。
大模型评测
围绕模型能力与实际使用场景，探索评测任务、判分标准、难例分析与结果复核。
专业领域知识工程
结合不同学科的知识结构与专业判断，探索知识整理、内容校验和领域应用。
科研成果工程化
围绕研究方法的复现、工具实现与场景验证，探索从研究原型到工程实践的衔接。
从一个真实问题，开启联合探索
欢迎高校教师、科研团队与产业伙伴围绕课程、人才培养、联合课题和技术验证交流需求，共同明确合作目标、参与方式与阶段安排。