对齐业务结果
从指标与场景倒推方案，避免「为 AI 而 AI」。
原则
与客户共建的 四条底线
工程化交付
可观测、可迭代、可交接，支撑长期演进。
核心团队直连
减少层层转述，决策更快、反馈更准。
合规与安全意识
数据边界与权限设计前置，降低企业风险。
认知锚点
四句话，读懂 我们做什么
上方为「一句话主旨」，下方卡片展开说明；桌面端可一眼扫完四条，再按需往下读。
01
我们是谁
跨界团队，把 AI 从实验室接到生意场。
覆盖 AI 算法研究、全栈开发、增长运营与项目管理，技术与业务一条链打通，减少「做出来没人用」的落差。
02
我们的工作方式
像内部团队一样迭代，快对齐、快交付。
透明沟通与高频反馈，需求变更也能稳住节奏；里程碑清晰，每一步都可检视、可调整。
03
为何选择我们
告别层层转包，和能做决定的人直接对话。
信息不绕弯、决策链条短，交付标准从头到尾一致，成果更可预期、更可追责。
04
案例与认可
直播电商、教培等场景里，落地过能看见的结果。
AI 直播辅助、智能获客等方案已在合作方侧跑出业务增量（客户细节可按需脱敏呈现）。
团队与行业里程碑
- 1团队组建与战略聚焦
核心成员来自中科院、东华大学与浙江理工等院校背景，叠加量化交易与产业一线经验；早期即明确「垂直行业大模型 + 场景闭环」路线，避免泛化演示型项目，优先选择金融与医疗等高价值、高合规要求的赛道深耕。
- 2行业数据与模型工程底座
搭建面向落地的数据治理与标注规范，沉淀领域词表与评测集；形成微调、对齐与 RAG 检索增强的组合范式，配套观测与回归测试，保障模型迭代可控、效果可解释，为后续多场景复制预留扩展接口。
- 3金融场景方案设计与验证
围绕量化研究、风险管理与知识密集型业务流程，探索大模型在研报摘要、策略辅助、合规问答等节点的嵌入方式；与试点客户共创 POC，验证延迟、准确率与人工复核流程，迭代提示词与工具调用策略。
- 4医疗场景与多模态能力
结合团队在医疗影像分析与临床文本理解方面的积累，推进辅助诊断影像工作流、病历结构化与科研场景的知识检索；重视隐私脱敏、权限审计与院内系统集成约束，确保方案可评审、可部署。
- 5试点成果与能力外溢
将验证过的模块组件化（接口、SDK、私有化交付清单），总结行业 playbook；同步扩展生态合作与联合研发，把单点试点沉淀为可交付、可运维的长期能力，支撑客户持续运营与二次开发。
核心成员
团队由量化交易与 AI 领域资深成员组建，初期聚焦垂直行业大模型研发，针对金融与医疗场景设计解决方案并开展试点应用。核心成员为中国科学院博士赵洋洋、东华大学博士生杨圣豪与浙江理工大学硕士樊晓明，覆盖科研攻关、量化策略与行业大模型工程落地等关键环节。
- 赵洋洋中国科学院博士
博士毕业于中国科学院，学术基础扎实、科研经验丰富；专注人工智能在垂直领域的应用研究，在医疗影像分析与垂直场景大模型研发方面取得突出成果。
- 杨圣豪东华大学博士生
深耕量化交易与 AI 交叉方向，参与垂直行业大模型研发，聚焦金融与医疗等场景的方案设计与验证。
- 樊晓明浙江理工大学硕士
侧重行业大模型落地与系统集成，推动金融与医疗领域的解决方案梳理与试点实施。
