Angewandte Forschung in Wahrnehmung, Sequenzmodellierung, Sprache, Audio und On-Device-Optimierung, betrieben, um ein Modell auf die Hardware eines Kunden zu bringen und es dort ehrlich zu halten, nicht um ein Diagramm zu veröffentlichen. Diese Seite ist das Glossar dessen, womit wir tatsächlich bauen.
Das Leitprogramm des Labors ist ein datenschutz-erster Diagnosestack, der vollständig im Gebäude des Kunden läuft: lokale Modelle, verifizierte Trainingswelten, deterministische Kontrolle und eine Edge-Beschleunigungslinie, messungs-erst entwickelt.
Forschung dazu, was deterministische Kontrolle für kleine KI-Agenten leisten kann und was nicht: begrenzte Schritte, geschlossene Vokabulare, in denen ehrliche Enthaltung eine richtige Antwort ist, und Behauptungen, die Zeugen brauchen.
Offene Modelle, quantisiert und auf handelsüblicher Hardware betrieben, feinabgestimmt für industrielle Ursachenanalyse, damit die Telemetrie des Werks das Werk nie verlässt.
Eine Datenmaschine, die real fehleretikettierte Wind- und Solar-Telemetriearchive und physikbasierte synthetische Anlagen in Trainings- und Evaluationswelten mit prüfbaren Antworten verwandelt.
Eine Edge-Koprozessorlinie für Vektorabruf mit hohem Durchsatz und Echtzeit-Drift- und Anomalieüberwachung, entworfen für den Platz neben einem Standard-Industrie-PC.
Jede Fähigkeitsbehauptung besteht vor der Auslieferung eine vorregistrierte Evaluation mit eingefrorenen Toren, und die Mathematik der Streaming-Überwachung wurde an realen Quantenhardware-Messdaten validiert. Eine Forschungsarbeit zur Kontrollarbeit ist in Vorbereitung: Die Ergebnisse werden offen als Preprint veröffentlicht und zur Begutachtung eingereicht, negative Befunde eingeschlossen.
Der Diagnosestack im PortfolioJeder Abschnitt unten ist ein Arbeitsvokabular: die Methoden, zu denen wir greifen, wofür sie gut sind und wo sie heute laufen. Nichts davon ist eine Aussage über Genauigkeit. Jede Zahl lebt in der Evaluationssuite des Kunden, nicht auf einer Marketingseite.
Bei dieser Arbeit werden Pixel zu einer metrischen Struktur umgewandelt, sei es mit einer einzelnen Linse oder einem kalibrierten Aufnahmesystem, und anschließend wird entschieden, inwieweit man dieser Struktur Glauben schenken kann.
Sensorströme, Verkaufshistorien und Ereignisprotokolle sind zuallererst Sequenzen. Wir wählen die Architektur nach der Form der Daten und dem Budget des Geräts, nicht danach, was gerade in Mode ist.
Die interessanten Probleme sind nicht das Modell, sondern alles darum herum: Retrieval, das zitiert, Generierung, die begrenzt ist, und Evaluation, die Drift bemerkt, bevor ein Nutzer es tut.
Eine Stimme in der Telefonleitung und die Schwingung an einem Lager sind dieselbe Disziplin: Signalverarbeitung im Frontend, die darüber entscheidet, was das Modell überhaupt zu sehen bekommt.
Die Detektion ist die leichte Hälfte. Identitäten über Verdeckungen, über Kameras und über eine ganze Nacht Aufzeichnung hinweg zu halten, innerhalb eines festen Millisekundenbudgets: Dort steckt die Ingenieursarbeit.
Ein Modell ist nicht fertig, wenn es trainiert ist; es ist fertig, wenn es innerhalb des thermischen, des Speicher- und des Latenzbudgets des Geräts läuft, unbeaufsichtigt, über Jahre.
Jedes Modell, das wir ausliefern, durchläuft dieselben fünf Stationen. Die Reihenfolge zählt: nichts wird quantisiert, bevor es profiliert ist, und nichts wird freigegeben, bevor eine Held-out-Evaluation bestätigt, dass das komprimierte Modell die Aufgabe noch erfüllt.
Latenz und Speicher auf Schichtebene, auf dem tatsächlichen Zielgerät, unter der tatsächlichen Eingangsverteilung, mit dem thermischen Zustand daneben protokolliert.
Strukturiertes Pruning von Kanälen und Köpfen, dann Knowledge Distillation vom vollen Modell in das kleinere, sodass Kapazität dort entfernt wird, wo das Profil sie als ungenutzt ausweist.
Zuerst Post-Training-Quantisierung mit repräsentativen Kalibrierungsdaten; quantisierungsbewusstes Training nur dort, wo INT8 oder FP8 Genauigkeit kostet, welche die Evaluation nicht verzeiht.
Graphfusion, Operatorauswahl und Engine-Build pro Gerät und Präzision, von ONNX nach TensorRT oder in eine kompilierte Laufzeit, wo das Ziel überhaupt keine GPU hat.
Das komprimierte Modell durchläuft die vollständige Held-out-Evaluation erneut, ereignisgeclustert und basisratenkorrigiert; eine Verschlechterung an irgendeiner Stelle schickt es eine Station zurück.
Jedes Experiment enthält die langweilige Baseline: saisonal-naiv, ein lineares Modell, die Architektur des Vorjahres. Eine neue Methode geht erst in Betrieb, wenn sie die Baseline auf Held-out-Daten über mehrere Seeds hinweg schlägt, berichtet als Mittelwert mit seiner Streuung.
Schwellen, Metriken und die Definition eines Bestehens werden vor dem Lauf festgehalten. Ein Ergebnis, das nachträglich geänderte Regeln braucht, ist eine Erkenntnis über die Regeln, kein Erfolg.
Simulierte Szenen, gerenderte Sensoren und erzeugte Grenzfälle füllen die Lücken, die reale Daten nicht schließen können, und jedes synthetische Ergebnis wird gegen eine echte Aufnahme bestätigt, bevor es zählt.
Gewichte, Trainingscode, Evaluations-Harnesses und Traces werden in die Repositories und auf die Hardware des Kunden geliefert. Wir behalten die Methode; Sie behalten alles, was sie hervorgebracht hat.
Wir veröffentlichen Methoden und gelegentlich einen Bericht, wenn ein Kunde zustimmt. Genauigkeitszahlen veröffentlichen wir auf dieser Seite nicht: Sie hängen von Daten ab, die uns nicht gehören, und eine Zahl ohne ihr Evaluationsprotokoll ist Marketing.
Meistens ja. Der erste Schritt ist ein Evaluations-Harness um das, was Sie bereits haben (eine Baseline, der wir beide trauen können), und erst danach ein Vorschlag, was zu ändern ist.
Was immer das System tragen muss: Edge-Geräte der Jetson-Klasse, Workstation-GPUs, luftgekühlte Racks und, wo es keine GPU gibt, kompilierte CPU-Laufzeiten. Die Optimierungswerkbank existiert, damit dasselbe Modell ehrlich auf jedes davon passen kann.
Beschreiben Sie das Signal, das Gerät und die Entscheidung, die es tragen soll. Wir sagen Ihnen, welche dieser Methoden greifen, wie eine Baseline aussähe und was wir zuerst messen möchten.
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