Yuan Kong AI Science

Die grundlegende Philosophie hinter Yuan Kong AI Science besteht darin, KI an den Rand zu bringen, sodass KI lokal, offline und sicher auf verschiedenen Geräten betrieben werden kann. Dieser Ansatz reduziert die kontinuierliche Abhängigkeit von Cloud-Diensten erheblich und bietet verbesserte Datensicherheit und Kostenkontrolle, was besonders wichtig für sensible Unternehmens- und Forschungsdaten ist. Die Plattform erreicht dies durch selbstentwickelte Edge-KI-Modelle, Agenten- und Geräte-Kollaboration, die es ermöglichen, echte Aufgaben in lokalen und offline Umgebungen zu erledigen.

Yuan Kong AI ist auf die Forschung und Entwicklung von Edge-KI-Modellen sowie die Fähigkeiten zur Agenten- und Geräte-Kollaboration spezialisiert. Der Fokus des Unternehmens liegt auf der Entwicklung proprietärer Edge-Modelle, der Integration von Agent Runtime, Langzeitgedächtnis und Multi-Geräte-Anpassungsfähigkeiten. Diese Grundlage bietet lokale KI-Funktionen für Büroautomatisierung, Datenverarbeitung, wissenschaftliche Forschungsanalysen und professionelle Geräteszenarien.

Die nächste Generation von KI wird laut Yuan Kong AI nicht ausschließlich in der Cloud residieren. KI bewegt sich zunehmend in PCs, Workstations, professionelle Geräte und physische Terminals. Um die Herausforderungen von wertvollen Daten und kontinuierlichen Aufgaben zu bewältigen, muss KI näher an den Daten, näher an den Geräten und näher an der realen Arbeitsumgebung sein. Yuan Kong AI Science bietet lokale Operationen, die sicherstellen, dass Modell- und Agentenfähigkeiten direkt auf dem Gerät ausgeführt werden, wodurch die Abhängigkeit von der Cloud minimiert wird. Es garantiert auch, dass Daten auf dem Gerät bleiben, sodass die Verarbeitung sensibler Daten lokal abgeschlossen werden kann, wodurch klare Datengrenzen für Unternehmens- und wissenschaftliche Aufgaben aufrechterhalten werden. Darüber hinaus unterstützt es die kontinuierliche Offline-Arbeit und bewahrt die Kernfähigkeiten in schwachen oder getrennten Netzwerkumgebungen für stabilere und kontinuierliche Aufgabenausführung. Dieser lokale Ansatz hilft auch, Kosten zu kontrollieren, indem er die kontinuierlichen Token- und Cloud-Aufrufkosten reduziert, was eine großflächige Bereitstellung vorhersehbarer und verwaltbarer macht.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören Edge-KI-Modelle, die für lokale Rechenressourcen optimiert sind und das Training, die Kompression und die Inferenz auf verschiedenen Chips und Geräten ermöglichen. Das Agenten-Ausführungssystem verbindet Daten, Dateien, Software und Tools und zerlegt Benutzerziele in kontinuierliche, feedbackgesteuerte und korrigierbare Aufgabenketten. Langzeitgedächtnis wird lokal aufgebaut, um Benutzergewohnheiten, Aufgaben-Kontexte und Fachwissen zu akkumulieren, sodass KI sich mit längerer Nutzung kontinuierlich weiterentwickeln kann. Die Geräte-Kollaboration bietet eine einheitliche Anpassung für PCs, Workstations, professionelle Geräte und physische Terminals und schafft einen geschlossenen Kreislauf zwischen Modellen, Agenten und Geräten.