第1步
构建专属 Benchmark
共同定义业务标准
梳理您的企业流程、专家经验与历史案例,明确任务目标、正确表现和常见错误。
构建模型的执行环境
在可控环境下,重建您的企业任务环境,确定判分逻辑、边界案例。
建立验收机制
比较不同版本的模型、harness、agent 能力差异,检查成功与失败案例,明确上线门槛。
我们提供什么
使用我们的服务,训练成本仅需常规方案的 10%。
梳理您的企业流程、专家经验与历史案例,明确任务目标、正确表现和常见错误。
在可控环境下,重建您的企业任务环境,确定判分逻辑、边界案例。
比较不同版本的模型、harness、agent 能力差异,检查成功与失败案例,明确上线门槛。
从真实业务出发
围绕行业的具体任务,完成高难度场景化训练。
围绕临床与研究问题训练模型,学会检索文献、判断证据等级,提取研究人群、干预措施、对照与结局等关键信息。能将结论关联到证据,构建可追溯的循证医学证据链,帮助研究人员比较不同研究的适用条件与结论差异。
面向药物研发,可围绕靶点研究、作用机制、临床研究与竞品进展构建训练任务。让模型学习研发团队的文献筛选标准与证据判断方式,整理支持或反驳研究假设的依据,为立项调研和研发决策提供可复核的信息。
围绕智能 ICD 编码、病历内涵质控与医疗数据标准化,训练模型识别编码偏差、记录缺漏及诊疗信息之间的逻辑矛盾。
已落地项目覆盖 27 项质控指标,整合 8,000 余条医师经验训练轨迹,将专家判断转化为模型可学习的质控能力。

后训练的意义
把智能主权掌握在自己手里。
| 你的模型 - 你的专属智能 | |
|---|---|
| 专业效果 | 专属 Benchmark 与专项数据 |
| 响应速度 | 减少无效推理与任务重试 |
| 任务成本 | 按任务优化模型与推理部署 |
| 持续优化 | 业务反馈驱动持续训练 |
| 专属智能 | 积累专属数据、权重与能力 |
| 通用模型 - 不为你优化 | |
|---|---|
| 专业效果 | 通用能力,未做专项训练 |
| 响应速度 | 通用推理路径 |
| 任务成本 | 通用调用配置 |
| 持续优化 | 随通用版本更新 |
| 专属智能 | 共享通用模型 |
可选模型
我们支持最先进的智能基座,训练流畅稳定。
训练与交付能力
优势 1
无论是 Kimi K3、DeepSeek V4.1 Flash 这样的前沿大模型,还是面向具体任务的轻量模型,我们都能完成后训练。根据你的业务目标、效果要求与预算,选择合适的基模,由我们完成训练与部署。
优势 2
我们通过 LoRA 进行模型后训练,结合共享基模与分布式优化,减少需要更新的参数和消耗的计算资源,把训练成本降下来。已服务的项目中,GPU 成本降低超过了 90%。
优势 3
从专属评测、数据构建,到模型后训练、推理部署与持续迭代,我们完整承接全流程。你只需对接 Mind Lab 一个团队,由我们负责各环节的交付与衔接,并通过自动化流程持续推进模型优化,省去沟通与管理成本。
优势 4
我们把大模型训练基础设施做成可直接使用的服务,将首次训练的资金门槛降到 1,000 美元。依托轻量化适配与按需调度,从一个业务任务开始,你也能拥有自己的专属智能。
合作模式
适合业务与产品团队。你提出目标,审阅方案与成本;我们完成 Benchmark、数据、训练与部署,实现全流程交付。
适合已有模型与数据的团队。你选择模型、配置训练方法与部署要求,我们的平台承接训练工程与版本交付。
适合算法与研究团队。你编写损失函数、训练器与强化学习循环,我们的平台提供训练和推理基础设施。
联系我们
告诉我们你的行业、目标任务和现有数据。一起明确 Benchmark、训练方法与部署方案,从一个真实任务开始。