AI人工智能系统-产品介绍
AI多模态大模型系统是一种结合了多种数据模态（如文本、图像、语音、视频等）的深度学习模型，能够使企业更全面的理解客户、市场和风险等多方面的需求，提升产品智能化水平。
GTS团队通过整合Openai-GPT5、Deepseek-V3、Stable Diffusion等顶尖模型，自研Agent与工作流引擎，致力于为企业客户提供基于AIGC多模态大模型的定制化开发解决方案。
Openai-GPT5
Deepseek-V3
Stable Diffusion
AI多模态大模型应用-现存挑战
数据隐私与跨境合规问题
现行公有云大模型API默认把用户输入回传供应商训练池，金融、医疗等敏感数据一旦出境即可能触发行业监管红线。
异构数据源集成与融合难
文本、图像、语音、视频在向量空间分布差异巨大，将不同数据源的数据集成与融合已成难题。
算力成本与收益失衡
千亿参数模型训练需数万A100小时，大规模AI模型训练和推理需消耗的巨大的资源，长期下来企业成本与ROI不成正比。
跨模态推理鸿沟与训练难题
传统拼接式融合方法导致跨模态检索错漏频发、产生误差，而高昂的人工标注成本又使得企业极难兼顾投入精度。
数据与行业知识更新滞后
行业知识和数据不断变化，使传统模型极易滞后于最新的行业标准与法规。
实时高并发推理瓶颈
传统AI模型面对高并发请求时的峰值翻倍，会导致队列积压、接口超时等问题，直接影响营收。
GTS AI多模态大模型应用-核心技术亮点
AIGC多模态引擎，把大模型装进您的业务系统
本地化私有引擎守护数据
以Openai-GPT5、Deepseek-V3全栈私有化镜像，配合FIPS-140-3加密与零信任架构，可让训练-推理全流程在客户IDC完成；内置合规模板，一键生成审计底稿，免除公有云回传风险与跨境合规风险。
多模态数据集成与无缝融合
GTS团队用统一联合嵌入（Joint Embedding）把文本、图像、语音、视频映射到同一向量空间，实现跨模态检索与推理，无需为每种格式单独建模型；金融、医疗等多行业可即插即用。
分布式框架弹性扩展
分布式计算框架把千亿参数切片到128-GPU，云原生技术将多GPU集群进行高效模型训练和推理，结合容器化和自动化调度工具动态扩缩计算资源，实测年度GPU小时数及ROI周期显著降低。
联合编码+推理引擎统一嵌入
采用CLIP+粤语BERT联合编码做冷启动，再喂入统一Transformer重新训练，突破传统局限，实现更高精度的双向检索和影像、病历描述的联合推理，标注量降至80%。
联邦学习与动态知识库微调
GTS团队采用联邦学习与领域适配器，自建智能搜索引擎和API工具，实现30分钟热更新、通用能力遗忘<2%，保证业务持续合规且无需全量重训。
高并发实时推理
提供GPU池+动态批处理+Token级流式返回方案，以灵活的负载均衡与实时资源调度，确保系统在高并发环境下仍能稳定运行，满足企业级实时推理的需求，助力应用零掉线。
企业级AI模型应用开发服务-解决方案
该项目是为香港某公益组织开发的一套基于AI模型的翻译系统，结合Openai-GPT5、Deepseek-V3等先进大语言模型，搭配自建搜索引擎、自研AI智能体和微调LLM，为企业提供了高效、精准的AI多模态大模型翻译解决方案。
通过专用名词映射、语言风格定制、香港本地语言优化，自动识别事实表述错误，确保数据适配性和翻译质量，其多模型融合和动态知识库大大提升了该组织对外翻译内容的精度和效率，完美契合了该公益组织的实际应用需求。
事实错误风险
通用模型可能产生事实性错误，影响翻译准确性
数据源缺失
通用搜索引擎无法提供特定领域精准数据
行业壁垒高，通用产品适配性差
通用模型对特定行业知识了解不足
通用模型的粤语适配性差
通用模型对粤语翻译支持有限
Agent-LLM Pipeline先用实时搜索事实信息，再交由 LLM 译写
事实校验准确率97%（UAT数据）。
自建专用搜索引擎
极大提升搜索数据的适配性和精准性。
创建专用知识库和API工具
完美解决通用模型对博彩行业的知识的缺失。
整理数据集，对模型进行微调
配合优化工作流，极大优化了模型的粤语内容输出质量。
AI多模态大模型应用-功能矩阵
全面覆盖AI多模态大模型应用的核心系统模块
核心引擎
集成业界顶尖的大语言模型服务（包括但不限于Openai-GPT5和Deepseek-V3），作为强大的翻译基础。
模型精调
使用海量专业语料对模型进行深度优化，确保其对赛事规则等专业术语的精准理解和翻译。
自研智能体
开发专门的AI智能体，负责协调复杂的翻译流程，执行关键任务。
自建工作流引擎
构建高效、可配置的工作流，自动化处理原文输入、预处理、模型调用、后处理、质量检查、输出等环节。
GTS - 面向企业用户提供专业的软件系统开发及技术支持服务