定制 AI 模型个性化
微调智能，提升精确性与性能
为何个性化重要？
自适应的 AI 
像一个私人 
团队成员
个性化将技术转化为相关性。与其向所有人提供相同的体验，个性化的 AI 会根据用户的目标、行为和上下文进行适配，使每次交互更加精准且富有意义。
上下文感知的模型适配
一种面向 AI 个性化的技术方法，使模型能够根据用户特定的上下文、行为信号和实时数据动态调整其行为。通过结合自适应学习技术、用户嵌入和上下文感知推断，该系统提供持续进化的个性化智能，同时在生产环境中保持可扩展性、高效性和可靠性。
服务亮点
AI 模型不断从用户交互和上下文信号中学习，使其行为和响应随时间演进，无需完全重新训练。这确保了随着用户和使用场景变化，个性化仍然保持准确。
通过优化的推理管道、轻量级的适配层和高效的上下文注入，实现实时个性化——在不牺牲模型质量的前提下确保快速响应。
个性化工作流程以安全和数据治理为核心，支持数据隔离、访问控制和合规，同时让组织对用户数据拥有完全控制权。
模块化 API 和灵活架构使其能够与现有数据系统、应用和 AI 技术栈轻松集成，从而减少实施时间和运营开销。
构建在分布式、适用于生产环境的基础设施之上，系统在大规模用户群体中提供一致的个性化体验，同时在规模化时保持可靠性、高效性和性能。
在本地运行的智能模型
本地智能
轻量化架构
低算力，高影响
高效性能
最大效果，最低成本
在本地运行的智能模型
本地智能
