从引导式训练
到前沿强化学习
三种进入方式：描述任务、审核计划与成本，由系统完成训练；按模型、数据和方法配置训练；或接入自有 trainer，定义 loss、reward 与 RL loop。
- Guided runs
- Configuration-led training
- Custom trainer / RL loop
PRIVATE INTELLIGENCE. REAL-WORLD APPLICATIONS.向下探索
ZHELIN APPLICATIONS
专用智能应用系列
从空间规划到代码研发，从企业办公到数字创作。
以真实任务为起点，探索模型与专业工具协同工作的更多可能。
围绕任务、工具与交付结果，了解每个案例。
FOUNDATIONAL INFRASTRUCTURE FOR SPECIALIZED INTELLIGENCE
把通用模型，变成你的专用智能。
从数据、训练到推理和工作流，哲临把学习闭环放进你的业务环境。
每一次任务执行都会留下反馈，让模型越用越懂，越迭代越接近你的业务边界。
01 / INPUTBusiness Data业务数据 · 任务规则 · 工具权限
→02 / LEARNING LOOPTraining + RLPost-training · Evaluators · Reward signals
→03 / RUNTIMEInference EngineServing · Routing · Observability
→04 / OUTCOMESpecialized Intelligence可核验结果 · 可持续反馈 · 私有控制权
从引导式训练
从开发验证
到生产规模推理
部署最新 open models，也部署你训练出来的版本。把吞吐、时延、并发和单 token 成本放在同一个运行面上优化。
- Serverless API
- On-demand deployment
- Reserved / private capacity
以工具调用
完成任务闭环
模型不是孤立回答问题，而是调用代码、三维编辑、素材处理和办公工具，把自然语言转成可继续使用的结果。
- Tool calling
- Agent runtime
- Human review & handoff
度量真正
累积的能力增益
JevBench、GrowthBench 与客户验收共同定义进步：看任务成功率，也看首 token 时延、稳定吞吐、并发、安全和成本。
- Task success rate
- Growth outcomes
- Latency / throughput / cost
RL WEIGHT UPDATES · CROSS-REGION + DELTA-COMPRESSED
让 RL 的权重更新，跑得过跨区带宽。
训练器每 N 步落一次完整 checkpoint，中间只传稀疏 delta；rollout 集群解码、校验，再原位换权重。带宽与时延因此落在可预测的范围内。
FROM IDEAS TO REAL WORK
看见智能，
成为生产力的过程。
角色、场景与创作节点，在同一工作流中连接。YOUR MODEL. YOUR ENVIRONMENT.
专用智能，在客户掌握的环境里。
客户侧后训练，国产算力部署，内网运行。
把模型能力与企业已有的数据、工具和业务流程连接起来。
ZHELIN.ai / AI SOVEREIGNTY从专业任务出发，
从专业任务出发，
交付可运行的智能。
围绕企业的任务要求、数据环境与算力条件，讨论模型适配、系统连接和部署方式。让模型留在客户的环境，持续服务业务。
- 客户侧后训练围绕企业数据与专业任务开展模型适配。
- 国产算力与离线推理在客户掌握的计算环境和内网中运行。
- 微调权重交付让客户掌握专用模型及后续迭代基础。
专用智能 · 企业工作流
自然语言需求可操作的应用可继续修改
RESEARCH & EVALUATION
模型能力，要在真实任务里见。
围绕数学推理、业务约束与专业任务做后训练，
用公开评测、客户任务和运行成本，定义一套更接近生产的评价标准。
SPECIALIZED INTELLIGENCE不只回答得像，
不只回答得像，
还要把任务做成。
JevBench 关注有明确规则的决策任务；GrowthBench 关注增长结果。哲临专业模型在两项 Bench 榜单取得 SOTA 表现，并把任务成功率、运行效率纳入同一评价体系。