Yuan Kong AI Science

La philosophie fondamentale derrière Yuan Kong AI Science est d'apporter l'IA à la périphérie, permettant à l'IA de fonctionner localement, hors ligne et en toute sécurité sur divers appareils. Cette approche réduit considérablement la dépendance continue aux services cloud, offrant une meilleure confidentialité des données et un contrôle des coûts, ce qui est particulièrement crucial pour les données sensibles de recherche scientifique et d'entreprise. La plateforme y parvient grâce à des modèles d'IA en périphérie développés en interne, à la collaboration entre agents et appareils, permettant d'accomplir de vraies tâches dans des environnements locaux et hors ligne.

Yuan Kong AI se spécialise dans la recherche et le développement de modèles d'IA en périphérie, de capacités de collaboration entre agents et appareils. L'entreprise se concentre sur le développement de modèles en périphérie propriétaires, intégrant l'exécution d'Agent, la mémoire à long terme et des capacités d'adaptation multi-appareils. Cette base fournit des capacités d'IA locales pour l'automatisation de bureau, le traitement des données, l'analyse de recherche scientifique et des scénarios d'équipement professionnel.

La prochaine génération d'IA, selon Yuan Kong AI, ne résidera pas uniquement dans le cloud. L'IA se déplace de plus en plus vers les PC, les stations de travail, les équipements professionnels et les terminaux physiques. Pour relever les défis des données de grande valeur et des tâches continues, l'IA doit être plus proche des données, plus proche des appareils et plus proche de l'environnement de travail réel. Yuan Kong AI Science offre un fonctionnement local, garantissant que les capacités de modèle et d'Agent fonctionnent directement sur l'appareil, minimisant ainsi la dépendance au cloud. Il garantit également que les données restent sur l'appareil, permettant le traitement des données sensibles localement, maintenant des frontières de données claires pour les tâches d'entreprise et scientifiques. De plus, il prend en charge le travail continu hors ligne, maintenant des capacités essentielles dans des environnements de réseau faibles ou déconnectés pour une exécution des tâches plus stable et continue. Cette approche locale aide également à contrôler les coûts en réduisant les dépenses continues liées aux jetons et aux invocations cloud, rendant le déploiement à grande échelle plus prévisible et gérable.

Les capacités clés incluent des modèles d'IA en périphérie optimisés pour les ressources de calcul locales, permettant l'entraînement, la compression et l'inférence de modèles sur divers puces et appareils. Le système d'exécution d'Agent connecte les données, les fichiers, les logiciels et les outils, décomposant les objectifs des utilisateurs en chaînes de tâches continues, basées sur des retours d'expérience et corrigibles. La mémoire à long terme est construite localement pour accumuler les habitudes des utilisateurs, le contexte des tâches et les connaissances professionnelles, permettant à l'IA d'évoluer continuellement avec une utilisation prolongée. La collaboration entre appareils fournit une adaptation unifiée pour les PC, les stations de travail, les équipements professionnels et les terminaux physiques, créant une boucle fermée entre les modèles, les Agents et les appareils.