telet Multi Communications. Wir sind der Forschung und Entwicklung effizienter KI-Modelle der nächsten Generation verpflichtet.
Kontaktieren Sie unsDie moderne KI-Entwicklung steht vor ernsten strukturellen Herausforderungen: der Monopolisierung durch riesige Modelle und ihre unterstützenden Rechenressourcen. Viele ausgezeichnete Forscher und Entwickler sind durch die Latenz und Kosten von Black-Box-APIs eingeschränkt und können nicht auf das interne Verhalten von Modellen zugreifen. Diese Situation stellt nichts anderes als einen Verlust von Innovationsmöglichkeiten dar.
Wir erheben eine klare Fahne der Rebellion gegen dieses zentralisierte Paradigma. Basierend auf unserem unerschütterlichen Glauben, dass der wahre Wert der KI nicht in der Größe der Parameter liegt, sondern in ihrer 'Ressourceneffizienz', führen wir die KI-Revolution der nächsten Generation an. Unsere Mission ist es, KI-Ausführungsumgebungen von großen Rechenzentren zu befreien und sie überall in Edge-, Mobil- und sogar persönlichen Geräten verfügbar zu machen. Dies ist nicht nur eine Geschichte der Kostensenkung, sondern eine grundlegende Herausforderung zur Demokratisierung der KI-Entwicklung und zur Schaffung neuer Anwendungsökosysteme.
Der Kern unserer Forschung und Entwicklung liegt in fortgeschrittenen Technologien, die Rechenkosten (FLOPs) und Speicher-Footprints um Größenordnungen reduzieren, während sie die Modellgenauigkeit beibehalten oder verbessern. Spezifisch umfasst dies nicht nur statisches strukturelles Pruning und nicht-uniforme Quantisierung (INT4/INT2), sondern auch dynamische sparse Optimierung, die während der Inferenz dynamisch Rechenpfade optimiert.
Diese technologischen Durchbrüche eröffnen Anwendungsbereiche, die zuvor Fantasieprodukte waren: interaktive Systeme, bei denen Echtzeitleistung absolut wesentlich ist, Feldagenten, die autonome Situationsbeurteilungen in Offline-Umgebungen treffen, und vor allem persönliche KI, die mit vollständiger Privatsphäre in den Händen der Benutzer operiert.
Standard-Vektorsuche ist kostenintensiv und latenzreich. Wir bauen 'hierarchisches semantisches Clustering', das Vektorräume basierend auf Abfragen dynamisch begrenzt. Durch Kombination grober Cluster-Suche mit detaillierter Suche innerhalb von Teilräumen reduzieren wir die Rechenkomplexität um Größenordnungen und erreichen hochgeschwindigkeits-, hochpräzise Suche auch auf kleinen Ressourcen.
Autoregressive Token-Generierung in LLMs beinhaltet redundante Rechenpfade. Wir erforschen 'Inferenzpfad-Destillation', bei der Experten-Entscheidungslogik als Rechengraphen in Modelle vortrainiert wird. Dieser Ansatz kombiniert INT8/INT4-Quantisierung, um nullbasierte Überlegungen während der Inferenz zu vermeiden und die Antwortleistung zu maximieren.
Monolithische riesige Modelle leiden unter Zuverlässigkeitsproblemen wie Halluzination. Wir entwerfen Cluster von leichtgewichtigen LLM-Agenten, die auf Aufgaben wie Suche, Analyse und Verifikation spezialisiert sind. Sie teilen und koordinieren Wissen auf verteilten Blackboard-Systemen und generieren robuste und zuverlässige Ausgaben durch Konsensbildung.
Leichtgewichtige Hochgeschwindigkeits-Inferenz-Engine
Kollaboratives Multi-LLM-System
Die moderne KI-Entwicklung wurde in wenigen Organisationen mit massiven GPU-Clustern und enormem Kapital konsolidiert. Viele Entwickler sind darauf beschränkt, Modelle über APIs zu nutzen. Dies stellt einen Verlust der 'KI-Souveränität' aufgrund technischer und wirtschaftlicher Barrieren dar.
Unsere Forschung bietet die technische Grundlage, um diese zentralisierte Struktur aufzubrechen. Unser Ziel ist es, ein Ökosystem zu schaffen, in dem jeder zweckspezifische 'souveräne KI' basierend auf seinen eigenen Daten aufbauen und betreiben kann, genau wie beim Aufbau einer Website.
Ultra-effiziente Inferenz-Engines ermöglichen fortgeschrittene KI-Ausführung auf Verbraucherhardware. Intelligente Indizes bieten Frameworks für die Einspeisung von Domain-Wissen in KI ohne Umschulungskosten. Dies ist nicht nur Modellentwicklung, sondern ein Versuch, neue Standards für die KI-Entwicklung zu architekturieren: eine Verschiebung hin zu verteilten, demokratisierten Entwicklungsparadigmen.
In Vorbereitung
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