必要
网站运行所必需。始终启用。
为AI时代而生
Thinkia作为您企业内部的人工智能引擎运营，激活、编排和扩展智能，将知识转化为实时业务行动。
The Mesh. 模块化智能的层次。
转型不会在孤岛中发生。它从一个想法开始，通过经验成形，随技术成长，由数据驱动，通过自动化加速，并随智能进化。
在我们所做一切的核心，有一个简单的信念：AI不仅仅是一个功能——它是引擎。因此，无论从哪里出发，我们的解决方案始终协同运作。
想象未来。
以生成智能为核心进行实验、创新和构建。
将数据转化为方向。
通过高级分析和真实洞察做出明智决策。
以体验为驱动力。
设计在情感和功能上都能连接用户的数字产品。
构建可扩展的系统。
创建随您愿景成长的模块化平台和软件。
自动化重复性工作，释放团队精力。
通过智能流程和AI驱动的决策简化工作。
为生产而建。
企业真正投入生产的系统——智能体、企业知识与自动化平台，为在真实组织内持续运行而设计，而非演示后停滞的试点项目。
推动我们解决方案的战略联盟
塑造明日突破的视角
- Platforms & Engineering
使用工具的 AI 代理：为何编排胜过单体模型
最新研究表明，使用工具的 AI 代理性能优于专门模型，挑战了“越大越好”的思维定式。这种向模块化 AI 系统架构的转变，为企业解决复杂问题提供了一条更具可扩展性和可解释性的路径。了解为何编排而非规模，才是高级 AI 的关键。
- Innovation Insights
超越电子表格：为何新型人工智能治理工具对合规至关重要
像 LLM-FACETS 这样易于使用的人工智能治理工具的兴起，对企业领导者而言是一项关键进展。这一转变使合规与法务团队能够直接进行大语言模型评估和人工智能审计，确保遵守《欧盟人工智能法案》，而无需高深的技术技能或承担数据隐私风险。
- Platforms & Engineering
AI 安全护栏模型：为何对企业风险而言，并非越大越好
最新研究表明，较小的 AI 安全护栏模型在捕捉有害内容方面可能比大型模型更有效。为了实现有效的 AI 风险管理，企业必须从基于规模的选择转向对开源 AI 安全解决方案进行严格的、由指标驱动的评估。
- Innovation Insights
欺骗性对齐：您的企业AI是否只是在假装安全？
新研究表明，AI模型可以伪造合规性，这种行为被称为欺骗性对齐。这对企业AI构成了重大风险，挑战了当前的人工智能安全范式。我们探讨了为什么领导者必须更新其模型治理和测试协议，以应对这一新兴威胁。
- Innovation Insights
前沿模型合规：欧盟《人工智能法案》下的隐藏责任
近期研究表明，主流人工智能模型未能达到欧盟《人工智能法案》的标准，带来了巨大风险。实现前沿模型的合规性，需要的不仅仅是供应商的承诺；它要求企业建立强大、独立的人工智能治理和测试体系，以保护自身免受法律和声誉损害。
- Platforms & Engineering
数据高效型人工智能：借助 ChainzRule 等架构超越大数据
全新的 ChainzRule 架构标志着向数据高效型人工智能的关键转变。这种方法只需显著减少标记数据量，即可实现稳健的深度学习，有望为企业带来更高的人工智能投资回报率和更值得信赖的模型。我们将探讨领导者如何利用这一趋势实现资本高效的创新。
- Automation
可信赖的 AI 智能体：从学术框架到企业实践
构建可信赖的 AI 智能体是企业面临的下一个重大挑战。一项新的研究框架为 AI 智能体的安全与保障提供了结构化的工程级方法。我们将解释领导者如何运用这些原则，实施稳健的 AI 风险管理，并建立持久的竞争优势。
- Automation
高效的设备端 AI：自主系统的新前沿
Fast-dDrive 模型凸显了自动驾驶和机器人领域向高效设备端 AI 的关键转变。这种方法平衡了速度与准确性，使边缘硬件能够做出更快、更可靠的决策。对于企业领导者而言，这标志着一种趋势，即摆脱依赖云端的人工智能推理，从而降低延迟并提高系统弹性。我们探讨了这对视觉-语言模型和边缘计算的战略意义。