DMS AI Lab 路 Laporan Teknis No. 001
Riset yang diterapkan.
Bukan riset yang hanya tinggal di arXiv.
01 Masalah
Sebagian besar riset AI tidak pernah keluar dari lab
Paper diterbitkan. Kode terlantar. Jarak antara spotlight NeurIPS dan sistem produksi diukur dalam tahun, bukan minggu.
02 Pendekatan
Riset terapan dengan tujuan produksi
Kami melatih LLM, membangun agen, dan menerapkan pipeline RAG. Setiap pertanyaan riset berasal dari proyek nyata dengan klien yang membayar.
03 Keluaran
Kode, bukan kutipan
Prototipe riset, alat sumber terbuka, dan analisis teknis mendalam : semua Apache 2.0, semua dapat direproduksi, semua dikirim ke produksi.
04 Kolaborasi
Bermitra dengan kami
Kami bekerja dengan startup, perusahaan, dan peneliti. Demo mingguan. Kode bersih. Kepemilikan IP penuh.
DMS AI Lab : di bawah DMS Lab 路 Didirikan 2020 路 6 area riset aktif
Area Riset
Enam Pertanyaan yang Sedang Kami Kerjakan
Tanpa omong kosong teoretis. Tanpa eksperimen kotak pasir. Setiap pertanyaan di bawah ini berasal dari proyek nyata tempat kami membangun AI untuk klien yang membayar. Dan kadang-kadang, jawaban terbaik lahir dari prototipe nekat di Jumat sore.
Pelatihan LLM
Bagaimana Anda melatih dan menyempurnakan model bahasa besar untuk kasus penggunaan dunia nyata?
Memanggil API memang cepat, tetapi Anda tidak mengontrol kualitasnya. Kami melatih dan menyempurnakan model terbuka seperti Llama, Mistral, dan Qwen menggunakan LoRA dan QLoRA di infrastruktur GPU lokal. Dari persiapan dataset dan strategi fine-tuning hingga kuantisasi dan optimasi inferensi: setiap langkah diukur dan didokumentasikan. Hasilnya: model lebih cepat, biaya lebih rendah, dan kendali penuh atas perilaku keluaran.
Agen LLM
Bisakah agen AI bernalar, merencanakan, dan bertindak secara andal dalam produksi?
Arsitektur agen multi-langkah lebih sering gagal diam-diam daripada berhasil. Kami membangun agen dengan alat, memori, dan kemampuan pengambilan keputusan, lalu menguji stres terhadap alur kerja perusahaan nyata di mana kegagalan berarti kerugian uang, bukan sekadar skor benchmark.
Sistem RAG
Bagaimana Anda membangun generasi teraugmentasi retrieval yang benar-benar bekerja dalam skala besar?
Jarak antara demo RAG dan sistem RAG produksi setara dengan sekitar enam bulan rekayasa. Kami mempersempit jarak itu: optimasi pencarian vektor, strategi retrieval hibrida, chunking dalam skala besar, dan pipeline embedding yang tidak rusak pada 10 juta+ dokumen.
Otomatisasi Alur Kerja
Apa yang diperlukan untuk mengorkestrasi pipeline AI multi-model dan multi-langkah?
Memanggil tiga API itu mudah. Membangun pipeline dengan percabangan bersyarat, mekanisme fallback dengan pengawasan manusia, dan degradasi terkendali di lima model : itulah rekayasa sesungguhnya. Kami merancang alur kerja yang menangani kasus ekstrem, bukan hanya skenario ideal.
Evaluasi Model
Bagaimana Anda mengukur dan menguji stres sistem AI secara jujur?
Skor papan peringkat tidak mengukur apa pun yang penting dalam produksi. Kami membangun kerangka evaluasi khusus yang menguji regresi, ketahanan adversial, dan kinerja pada tugas nyata. Jika Anda tidak bisa mengukurnya, Anda tidak bisa mengirimkannya : dan kami sangat serius soal pengukuran.
Keamanan & Pertahanan AI
Bagaimana Anda mengamankan sistem AI dan menggunakan AI untuk pertahanan sistem?
Dua sisi dari masalah yang sama. Sisi pertama: melindungi model AI dari injeksi perintah berbahaya, serangan adversial, dan kebocoran data melalui penyaringan masukan, validasi keluaran, dan isolasi hak akses. Sisi kedua: menggunakan AI itu sendiri untuk mendeteksi anomali, mengotomatiskan respons ancaman, dan membangun perisai pertahanan untuk infrastruktur Anda. Kami meneliti kedua arah, dari arsitektur hingga penerapan.
Apa yang Kami Bangun
Riset yang Diterapkan
Kredibilitas riset tidak berasal dari jumlah kutipan. Kredibilitas berasal dari kode yang berfungsi yang dapat diunduh, diuji, dan dikembangkan oleh insinyur lain. Inilah yang kami hasilkan.
Prototipe Riset
Implementasi lengkap arsitektur AI baru : sistem agen, pipeline RAG, kerangka evaluasi. Bukan slide. Kode yang dapat dijalankan yang bisa Anda clone, uji dengan data Anda sendiri, dan integrasikan ke dalam stack Anda.
Alat Sumber Terbuka
Benchmark, kerangka evaluasi, dan pustaka utilitas : semua berlisensi Apache 2.0, terdokumentasi lengkap, dan dipelihara secara aktif. Kami membuka kode dari apa yang kami pelajari karena alat bersama semakin bernilai seiring penggunaan. Alat yang lebih baik mengangkat seluruh ekosistem.
Integrasi DMSLab.ai
Riset yang divalidasi pada hari Senin mengalir langsung ke API produksi, platform agen, dan mesin otomatisasi DMSLab.ai. Dari penemuan ke pengiriman pelanggan dalam minggu yang sama. Putaran umpan balik itu adalah keunggulan kompetitif kami.
Analisis Teknis Mendalam
Catatan eksperimen, keputusan arsitektur, dan dokumentasi metodologi : dengan kode yang dapat direproduksi dan data mentah. Kami mendokumentasikan apa yang berhasil, apa yang gagal, dan apa yang mengejutkan. Tanpa pemilihan hasil yang bias. Tanpa bias penyintas.
Bekerja Sama dengan Kami
Masalah AI yang Sulit Membutuhkan Mitra Rekayasa
Kami bekerja sama dengan startup, perusahaan, dan peneliti independen. Sedang membangun agen? Mengevaluasi model? Menerapkan RAG dalam skala besar? Mengamankan sistem AI? Anda membutuhkan mitra riset yang mengirimkan kode, bukan slide. Mari bicara.
Mulai Percakapan