应用型 AI 研究与工程服务

在 TaoQ AI，我们将严谨的应用研究方法与工程实践结合起来，提供端到端的应用型 AI 研究与工程服务。我们的目标不是“做一点 AI 尝试”，而是与团队一起构建可持续运行的 AI 能力。

研究驱动的服务模式

每个项目从问题本身与上下文出发：业务约束是什么、数据质量如何、风险边界在哪里。基于这些输入，我们选择合适的模型家族与架构，而不是简单套用流行技术。

无论是架构评审、准备度评估，还是构建生成式 AI 工作流、智能体系统或视觉方案，我们都从“能否在生产环境长期运行”的角度设计方案，包括监控、测试、回滚与可观测性。

我们倾向于与内部团队协同工作，而不是“交付一次性成果”。这种模式有助于在组织内部沉淀 AI 能力，并确保系统可以随着需求演进持续迭代。

基于前沿研究，对 AI 系统架构进行系统性评估，识别优化机会并评估生产可用性。

面向组织全局的 AI 准备度分析，涵盖技术能力、团队结构、基础设施与治理。

围绕生成式 AI 的应用研究与工程实践，包括 LLM 微调、内容生成流水线与安全控制。

具备推理、规划与工具调用能力的自主智能体系统设计与实现。

覆盖监督、非监督与半监督学习的 ML 研究与工程。

面向序列决策、策略优化与自适应控制系统的 RL 研究与工程。

集成感知、规划与控制的智能机器人系统设计与实现。

面向视觉感知、理解与实时分析的计算机视觉研究与工程。

即将推出

未来将扩展至量子算法开发、量子模拟以及用于优化与机器学习的混合经典–量子系统。