人工智能應用開發
我們做的是把 AI 能力變成產品功能，不是訓練基礎模型。
難的部分不在模型
用 AI 做一個示範很快，做成能交給用戶的功能很慢。中間這段工作大多與模型本身無關：
- 效果評估 —— 用甚麼標準判斷它「夠好了」，以及由誰判斷
- 失敗處理 —— 模型給出錯誤答案時，產品應該怎樣表現。這往往決定了功能能否上線
- 成本與延遲 —— 單次調用的成本乘以真實調用量，通常才是決定可行性的數字
- 數據邊界 —— 哪些數據可以送出系統，哪些不可以，以及如何證明
- 長期運行 —— 模型與接口會變，上線之後需要有人盯着
我們做甚麼
- 需求評估 —— 先判斷這個問題是否值得用 AI 解。相當一部分需求用規則或檢索就能做得更好、更便宜、更可預測
- 原型與效果驗證 —— 在你的真實數據上驗證，而不是在示範數據上
- 產品化 —— 接入既有系統，處理邊界情況，補齊監控
- 部署與長期保障 —— 見伺服器運維
我們不做甚麼
- 不訓練基礎模型
- 在拿到你的數據與評估標準之前，不承諾任何準確率數字。此時給出的任何數字都是編的
交付物
評估報告與方案建議 · 原型與效果驗證結果 · 源代碼與接入文件 · 部署與監控配置
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告訴我們你想解決的問題，以及現在是怎樣處理的。