混合 LLM 模型与系统
每项任务都交给最合适的模型。
一层编排覆盖本地小模型、集群中的开源权重模型，以及网关后的前沿模型。敏感度、延迟与成本决定路由——而不是写死的提供商。
- 基于你的语料微调的定制 SLM
- 在自有集群中部署的开源权重模型
- 经脱敏网关访问的前沿模型
- 按特权、延迟与成本的逐任务路由
- 确定性回退链，无静默降级
- 按角色限定索引范围的私有 RAG
slm · open-weight · frontier · policy-routed
人工智能与云研究及基础设施公司
设计即隐私。
目的即智能。
控制即安全。
瓶颈所在
AI 采用在加速。信任与控制才是真正卡住它的东西。
团队希望 AI 能用上最重要的数据。把这些数据挪到别人的系统，才是风险的来源——下面六种失败都从这里开始。
- 在提示词处
敏感数据暴露
每一个上下文窗口都会变成你数据的第二份、未经审计的副本。
- 在供应商处
失去控制
数据一旦落到提供商手里，你就继承了他们的留存、区域与路线图。
- 在审查处
合规拖累
每换一个新模型就触发一轮新审查，交付被堵在后面。
- 在平台处
云依赖
单一提供商最终同时握住数据、模型与定价权。
- 在账单上
成本规模不对
前沿模型的 token 被花在本可用你自己集群里 7B 模型完成的工作上。
- 在供应链中
第三方风险
子处理方悄然变更，风险登记永远跟不上。
任何人都不该在“强大的 AI”与“掌控自己的数据”之间二选一。
我们让两者同时成立。
我们构建什么
一个系统的五层。
每一层的钥匙都在你手里。
每一层单独有用，合在一起更强。它们执行同一套策略，因此你写一次的规则，从边缘设备到前沿模型始终成立。
边缘设备 AI 集成
推理发生在传感器所在之处。
模型编译到你车间、车辆与仪器上已有的硬件。决策落在控制环内，而不是等待一次往返。
- 面向机器人与仪器的端侧推理
- 在源头融合传感器、视觉与遥测
- 可在链路中断下存活的亚 50 ms 控制环
- 具备本地回退的离线模型包
- 签名的空中更新与回滚
- 由同一套策略治理的边到核同步
on-device · offline-capable · signed ota
云基础设施
底层平台，按你的形态构建。
决定这一切能否在负载下站稳的朴实一层：环境即代码、合理的 GPU 调度，以及从首次部署起就接好的存储与可观测性。
- 按区域可复现的代码化环境
- GPU 调度、排队与缩容至零
- 向量、对象与热缓存存储分层
- 追踪、评测与按团队的成本归因
- 按租户与工作负载固定的数据驻留
- 云、本地或混合——同一控制平面
iac · gpu scheduling · multi-region
安全云基础设施
使用云，而不交出控制权。
安全内建，而非后补。你持有密钥、网络边界与审计轨迹——并能在不求我们帮忙的情况下向审计方证明这三点。
- 静态、传输与使用中加密
- 可单方面撤销的客户托管密钥
- 私有网络，无公开推理端点
- 每次调用的基于角色与上下文的访问
- 跨数据、模型与提示的不可变审计轨迹
- 面向 SOC 2、ISO 27001、HIPAA 与 GDPR 审查构建
customer-managed keys · isolated · audited
安全的自主智能体编排
智能体可以行动，但无法越过边界。
自主性首先是权限问题，其次才是模型问题。智能体获得窄工具、硬预算，以及任何不可逆操作前的闸门。
- 按智能体、角色与运行范围的工具权限
- 不可逆操作的人工审批闸门
- 无环境凭据的沙箱执行
- 步骤级追踪：每次调用、成本与决策
- 运行时强制的预算、速率与循环上限
- 确定性回滚与文档化的紧急停止开关
scoped tools · approval gates · rollback
架构
你的数据。你的规则。 我们的控制平面。
一侧连接数据源，另一侧连接模型表面。没有决策就不能穿越，每一次决策都会被记录。
数据源
- 文档
- 数据库
- 邮件
- 文件
- API 与工具
- 传感器与设备
- 应用与智能体团队真正接触的一层。
- 编排与路由选择模型，执行策略。
- RAG 与知识按提问者范围检索。
- 模型层本地、定制、开源权重、前沿。
- 数据层默认私有。绝不当训练集。
- 基础设施云、本地、混合、边缘。
你的数据始终属于你。
模型表面
- 定制 SLM
- 开源权重模型
- 前沿模型
- 智能体与自动化
- 应用与工作流
零数据泄露
数据留在你定义的边界内。
端到端加密
静态、传输与使用中。
细粒度访问控制
基于角色与上下文，按次调用。
审计与合规就绪
SOC 2、ISO 27001、HIPAA、GDPR。
部署灵活
云、本地或混合——由你决定。
最关键的地方
面向最敏感工作的安全 AI。
我们与那些不能把数据交给第三方、又不能把 AI 排除在外的组织合作。
法律
- 案件研究
- 合同分析
- 证据整理
- 法律起草
- 知识系统
医疗
- 临床文档
- 患者数据分析
- 研究智能
- 影像与报告
- 安全工作流
调查
- 证据分析
- 文档智能
- 案件关联
- 开源情报
- 安全数据室
机器人
- 边缘 AI
- 传感器智能
- 自主系统
- 端侧推理
- 低延迟控制
机构
- 研究数据
- 知识中枢
- 安全协作
- 学术诚信
- 私有 AI 实验室
从律所到研究机构，我们构建尊重隐私、释放智能的安全 AI 系统，既守住隐私，又赋能智能。
我们所处的位置
打好基础。
为真实世界的影响做准备。
我们正在构建安全、私有的 AI 基础设施层，让组织通过智能工具、硬性安全保证与领域定制使用多模型 AI。
平台状态
已上线100%
核心基础设施在线
核心系统已在我们的私有环境中构建、测试并运行。
内置
- 01
后端基础设施
100% 核心系统已运行：安全架构、API 与服务。
在我们的私有环境中运行
- 02
智能体工具体系
让智能体在边界内推理、行动与适应的智能工具。
积极构建中
- 03
微调与定制
基于客户语料、面向特定工作流的领域模型。
积极构建中
- 04
测试与评测
上线前对准确性、可靠性与安全性的大规模评测。
持续进行
- 05
多模态输入
文本、图像、视频、音频与传感器数据作为一等模型输入。
文本、图像、音频已上线
我们接受的输入
- 文本自然语言输入与对话。
- 图像图片、图表、示意图与视觉数据。
- 视频视频理解、帧分析、事件检测。
- 音频语音、音频信号与声学理解。
- 传感器物联网、传感器、日志与真实环境数据。
合作、部署、变革。
我们正与一小批合作伙伴部署私有 AI 基础设施，集成领域模型，并把智能体系统放进真实工作流。
- 与选定合作伙伴开展试点部署
- 领域专用模型落地
- 智能体系统集成与扩展
- 持续测试、评测与优化
为什么是我们
我们据以设计的五项承诺。
安全优先
内建设计，而非事后补丁。
数据主权
数据永远归你所有。
模型无关
每次都选最适合任务的模型。
面向未来
随你扩展的模块化架构。
为影响而生
支撑关键任务工作。
开始对话
告诉我们你的数据不被允许做什么。我们会围绕它来设计。
一次简报大约 45 分钟：你的数据边界、希望自动化的工作流，以及对什么该留在本地、什么属于你的云、什么前沿模型绝不应见到的坦诚判断。
邮箱 [email protected]
想先看看？架构与五层都在上方——没有表单挡路。