telet Multi Communications. Estamos comprometidos con la investigación y el desarrollo de modelos de IA eficientes de próxima generación.
ContáctanosEl desarrollo moderno de IA enfrenta serios desafíos estructurales: la monopolización por modelos gigantes y sus recursos computacionales de apoyo. Muchos investigadores y desarrolladores excelentes están limitados por la latencia y el costo de APIs en caja negra y no pueden acceder al comportamiento interno de los modelos. Esta situación no representa nada más que una pérdida de oportunidades de innovación.
Alzamos una bandera clara de rebelión contra este paradigma centralizado. Basados en nuestra creencia inquebrantable de que el verdadero valor de la IA no radica en la enormidad de los parámetros sino en su 'eficiencia de recursos', lideramos la revolución de IA de próxima generación. Nuestra misión es liberar los entornos de ejecución de IA de los grandes centros de datos y hacerlos omnipresentes en dispositivos edge, móviles e incluso personales. Esta no es meramente una historia de reducción de costos, sino un desafío fundamental para democratizar el desarrollo de IA y crear nuevos ecosistemas de aplicaciones.
El núcleo de nuestra investigación y desarrollo radica en tecnologías avanzadas que reducen los costos computacionales (FLOPs) y las huellas de memoria en órdenes de magnitud mientras mantienen o mejoran la precisión del modelo. Específicamente, esto incluye no solo podado estructurado estático y cuantización no uniforme (INT4/INT2), sino también optimización escasa dinámica que optimiza dinámicamente las rutas computacionales durante la inferencia.
Estos avances tecnológicos abren áreas de aplicación que anteriormente eran productos de fantasía: sistemas interactivos donde el rendimiento en tiempo real es absolutamente esencial, agentes de campo que hacen juicios situacionales autónomos en entornos sin conexión, y sobre todo, IA personal que opera con completa privacidad en las manos de los usuarios.
La búsqueda vectorial estándar es de alto costo y alta latencia. Construimos 'agrupamiento semántico jerárquico' que limita dinámicamente el espacio vectorial basado en consultas. Al combinar la búsqueda de clúster grueso con la búsqueda detallada dentro de subespacios, reducimos la complejidad computacional en órdenes de magnitud, logrando búsqueda de alta velocidad y alta precisión incluso en recursos de pequeña escala.
La generación autorregresiva de tokens en LLMs involucra rutas computacionales redundantes. Investigamos 'destilación de rutas de inferencia' donde la lógica de decisión experta se pre-entrena en modelos como gráficos computacionales. Este enfoque combina cuantización INT8/INT4 para evitar el razonamiento basado en cero durante la inferencia y maximizar el rendimiento de respuesta.
Los modelos gigantes monolíticos sufren problemas de confiabilidad como la alucinación. Diseñamos clústeres de agentes LLM ligeros especializados para tareas incluyendo búsqueda, análisis y verificación. Comparten y coordinan conocimiento en sistemas de pizarra distribuida, generando salidas robustas y confiables a través de la formación de consenso.
Motor de Inferencia Ligero de Alta Velocidad
Sistema Multi-LLM Colaborativo
El desarrollo moderno de IA se ha consolidado en unas pocas organizaciones con clústeres masivos de GPU y capital enorme. Muchos desarrolladores están limitados a usar modelos a través de APIs. Esto representa una pérdida de 'soberanía de IA' debido a barreras técnicas y económicas.
Nuestra investigación proporciona la base técnica para romper esta estructura centralizada. Nuestro objetivo es crear un ecosistema donde cualquiera pueda construir y operar 'IA soberana' específica para propósitos basada en sus propios datos, así como construir un sitio web.
Los motores de inferencia ultra-eficientes permiten la ejecución avanzada de IA en hardware de consumo. Los índices inteligentes proporcionan marcos para inyectar conocimiento del dominio en IA sin costos de reentrenamiento. Esto no es solo desarrollo de modelos, sino un intento de arquitecturar nuevos estándares para el desarrollo de IA: un cambio hacia paradigmas de desarrollo distribuidos y democratizados.
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