面向产业场景的 AI 工程服务
语言模型 API、Agent 定制与 AI 专业咨询，面向真实产业环境交付。
我们把语言模型的理解、Agent 的底层原理与产业级工程实现连接起来。目标不是单纯展示模型能力，而是把能力做成可以进入真实业务流程、系统约束与交付环境中的应用解决方案。
3 条主线
API、Agent 与咨询服务
产业级工程
从模型原理到系统落地闭环
全生命周期
跟进
核心能力
从模型原理一路走到最终交付的 AI 团队。
团队同时关注语言模型底层机制、系统边界、交互结构与生产级工程细节，帮助模型能力进入真实工作流，而不只停留在实验环境。
Nano 项目
用小项目解释更大的 AI 系统思想。
每一篇 Nano 解读都围绕一个紧凑原型展开，提炼出与模型、Agent、多模态系统或边缘部署相关的可复用经验。
交付方式
从模型原语到产业级系统。
交付流程把模型能力、执行控制与产品实现放在同一个工程闭环里，避免只做概念演示。
先定义系统边界
明确哪些部分属于模型、哪些属于 Agent 循环、哪些必须由确定性软件承担。
再搭建执行层
把 API、Prompt、工具路由、可观测性与失败处理做成一整套系统能力。
最终落到业务流程
交付能进入真实产业环境的界面、内部工具或操作系统，而不是一次性演示。
技术博客
模型原理、系统研究与工程实现。
这一部分重点讨论 Transformer、推理硬件、Harness 与其他真正影响 AI 系统落地质量的技术问题。
模型原理
Transformer 架构的原理
从 self-attention、token 信息混合与可扩展性三个角度，解释 Transformer 为什么成为现代语言模型的基础架构。
2026年4月22日7 分钟
架构研究
关于该架构更深入的研究
从 scaling、位置编码、效率优化与长上下文问题出发，讨论 Transformer 在研究与工程中是如何被不断改造的。
2026年4月21日8 分钟
推理基础设施
NVIDIA H100 的结构，推理为什么需要 LPX
从计算单元、显存层级、数据流和低精度执行路径出发，理解 H100 为什么适合大模型推理，以及推理为何离不开 LPX 这类能力。
2026年4月20日8 分钟
Agent 工程
关于 Harness 的研究
为什么 Agent 系统需要 Harness 层：它负责执行控制、工具隔离、可观测性与失败恢复，是模型推理与工程系统之间的关键桥梁。
2026年4月19日7 分钟