應用AI研究 · 技術簡報第001號

研究，為了落地。
而不是為了留在 arXiv 上。

01 問題

大多數AI研究從未離開過實驗室

論文發表後便被遺忘。程式碼無人問津。一篇學術論文與一個生產系統之間的距離，以年而非週來計算。

02 方法

面向生產的應用研究

我們訓練大型語言模型，構建智能體，部署 RAG 系統。每一個研究問題都來自真實的客戶專案。

03 產出

程式碼，而非引用次數

研究原型、開源工具和技術深度分析。全部採用 Apache 2.0 許可，可重現，可部署。

04 合作

與我們合作

我們與新創公司、企業和研究人員合作。每週演示。程式碼整潔。完整智慧財產權。

探索研究領域開始對話

DMS AI Lab DMS Lab 旗下 AI 研究中心 · 成立於 2020 年 · 6 個活躍研究領域

研究領域

我們正在解決的六個問題

以下每個問題都來自實際專案。但別誤會：驅動我們的不是客戶需求。而是好奇心。最好的研究原型始於某個週五下午的「如果這樣會怎樣」。

LLM訓練

如何為真實用例訓練和微調大型語言模型？

呼叫現成API雖快，但無法控制品質。我們在自有GPU基礎設施上用LoRA和QLoRA訓練和微調Llama、Mistral、Qwen等開源模型。從資料準備、微調策略選擇到模型壓縮和推理最佳化每一步都經過測量和記錄。結果是模型更快、成本更低、輸出行為完全可控。

LLM智能體

AI 代理能否在生產環境中可靠地推理、規劃和行動？

多步驟智能體架構靜默失敗的機率遠高於成功。我們構建具備工具呼叫、記憶和決策能力的智能體，然後在真實企業工作流中進行壓力測試在這裡失敗燒的是錢，不是排行榜分數。

RAG系統

如何構建真正可擴展的 RAG 系統？

RAG演示和RAG生產系統之間大約差六個月的工程工作量。我們正在縮小這個差距：向量搜尋最佳化、混合檢索策略、大規模分塊以及千萬級文件下不崩潰的嵌入管線。

工作流自動化

協調多模型、多步驟 AI 管線需要什麼？

呼叫三個API很簡單。構建具備條件分支、人工監督回退和跨五個模型的優雅降級管線這才是工程。我們設計能處理異常情況的流程，而不只是理想場景。

模型評估

如何誠實地對 AI 系統進行基準測試和壓力測試？

排行榜分數衡量不了生產中真正重要的東西。我們構建自訂評估框架，測試模型退化、對抗穩健性和實際任務表現。無法衡量就無法交付我們非常重視測量環節。

AI安全與防禦

如何保護 AI 系統並使用 AI 進行系統防禦？

同一問題的兩面。第一面：透過輸入過濾、輸出驗證和權限隔離保護AI模型免受惡意指令注入、對抗攻擊和資料洩露。第二面：用AI本身檢測異常、自動化威脅回應、為基礎設施構建防禦屏障。我們研究兩個方向，從架構到部署。

成果產出

從實驗室到生產環境

研究可信度不取決於引用次數。它取決於能運行、可下載、可在此基礎上構建的程式碼。以下是我們產出的內容。

研究原型

新型AI架構的完整實現智能體系統、RAG管線、評估框架。不是投影片。可執行的代碼，你可以下載、在自己的資料上測試並整合到現有系統中。

開源工具

基準測試、評估框架和實用工具庫。全部採用Apache 2.0授權，文件齊全，持續維護。我們開源所學，因為共享工具越用越有價值。更好的工具提升整個生態系統。

DMSLab.ai整合

實驗室驗證的研究直接進入DMSLab.ai的生產API、智能體平台和自動化引擎。週一驗證的研究週五就能送到客戶手中。這個回饋循環是我們的競爭優勢。

技術深度分析

實驗記錄、架構決策和方法論文檔附帶可重現代碼和原始資料。我們記錄什麼有效、什麼失敗、什麼令人驚訝。不挑選結果。不搞倖存者偏差。