BananaResearch

作为专注AI大模型研究的创新机构,我们致力于推动前沿智能技术与产业场景的深度交融,通过构建"AI+行业"的认知桥梁,为企业解锁人工智能时代的战略转型机遇
specialized research

专项研究

在AI大模型落地的征途中,新技术正逐渐成为推动各行各业变革的核心力量。然而从理论到实践的跨越并非易事,企业在落地AI业务时常常遭遇技术挑战,BananaResearch通过集结一批经验丰富的科学家和工程师,针对您的特定需求,提供高度定制化的解决方案,以科研之力加速您的AI业务落地,让创新不再受阻,让业务快速生根


服务内容

新模型研究

新技术框架研究

复杂场景架构设计研究

已有解决方案的研究与评估

服务周期:根据科研项目的复杂度,交付周期一般在15个工作日到25个工作日。

收费标准:10万-30万

交付物:

已有解决方案的研究与评估报告

现状调查报告:对企业现有AI解决方案全面审查,指出存在的优势与不足。
改进建议书:基于当前市场趋势和技术发展,提出改进措施和升级路径。
成本效益分析:比较不同方案的成本投入与预期收益,帮助做出更明智的选择

复杂场景架构设计研究报告

系统架构图:展示整个系统的架构布局,含各个组件的功能及其相互关系。
部署方案:详细描述系统的部署流程、所需的硬件资源、软件环境配置等。
扩展性考量:对系统未来可能的发展方向做出预测,并提出相应的扩展计划

新技术框架研究报告

框架设计:详细介绍新技术框架的设计思路、模块划分、接口定义等。
开发指南:提供使用该框架进行开发的具体指导。
性能优化报告:分析框架的性能瓶颈,提出优化建议

新模型研究报告

技术文档:包括新模型的设计原理、架构图、在特定任务上的性能评估。
实验结果:使用的数据集、训练过程中的关键参数及最终的测试结果。
应用案例:展示新模型如何应用于实际问题中,说明其效果和潜在价值

Feasibility Study of Agent

Agent可行性研究

在AI技术飞速发展的当下,Agent应用前景广阔。开发一个符合业务需求的智能Agent需要对技术趋势有深刻理解,同时也要能精准捕捉到市场需求。BananaResearch可以支持针对您的Agent进行可行性研究,旨在为您提供全方位的专业帮助,助力Agent高效落地

服务内容

技术可行性评估
任务规划与优化
市场与应用场景分析
风险评估与规避

交付物

技术可行性评估

深入分析Agent的技术架构,评估其在单模态、多模态任务处理、复杂场景规划等方面的能力,确保技术方案的先进性和可行性

任务规划与优化

针对Agent的任务分解和规划能力,提供定制化方案,解决任务规划中的复杂约束问题

市场与应用场景分析

结合行业趋势和企业需求,精准定位Agent的潜在应用场景,确保其开发方向与市场需求高度契合

风险评估与规避

全面识别Agent开发过程中可能面临的技术、市场和政策风险,提供针对性的应对策略

服务周期

10个工作日到20个工作日

收费标准

10万-20万

AI咨询与培训

根据您的业务诉求,提供定制化的咨询与培训服务

服务内容

基座模型的选择

数据和素材的整理整备

技术方案的确定

技术难点的攻坚

模型效果优化

模型训练及微调的咨询指导

外部系统集成指导

工程部署指导

算力类产品的选择

竞品的评估与分析

通识性内容培训

定制化内容培训

交付物

AI咨询:咨询老师提供线上或线下的咨询指导

AI培训:培训大纲、培训课件、线上咨询老师线上或线下的培训服务

服务周期

AI咨询:根据具体需求,评估需要多长时间的咨询服务

AI培训:根据培训需求,商讨需要多长时间的咨询服务

收费标准

AI咨询:首席:1万元/小时;专家:5000元/小时

AI培训:通识性内容:3000元/小时;定制化内容:10000元/小时

数据处理

在您开发的Agent时,数据是关键环节,直接影响模型的性能和效果,我们提供专业的、高价值的数据处理服务

领域相关性:数据应与目标领域高度相关,确保模型能够学习到特定领域的知识。

数据来源多样化:可以从公开数据集、合作伙伴或用户提供的数据中获取。同时,可以利用互联网抓取和人工改写等方式丰富数据。

去除噪声:删除重复、错误或无关的数据,避免模型学习到错误的模式。

格式统一:将数据格式化为模型所需的格式,如JSONL。

控制数据质量:严格筛选数据,避免噪声数据对模型性能的影响。

高质量标注:标注工作需要准确且一致,确保数据能够正确指导模型学习。

标注多样性:覆盖不同场景和表达方式,增强模型的泛化能力。

扩增数据量:通过数据增强技术(如文本改写、模板生成)增加数据多样性。

领域数据与通用数据混合:在算力允许的情况下,可以将领域数据与通用语料混合,防止模型失去通用能力。

训练集、验证集和测试集:合理划分数据集,确保模型在训练过程中能够被有效评估和优化

持续改进:数据准备是一个迭代过程,根据模型的表现不断调整数据集,优化数据质量。

隐私保护:确保数据的使用符合相关法律法规,保护用户隐私。

EXPERT TEAM

专家团队