Construímos ambientes de reinforcement learning e treinamos modelos de linguagem compactos para tarefas do seu negócio. Do desenho do experimento à implantação, com os seus dados e o seu time.
Um AI Lab dedicado ao seu contexto, do ambiente ao modelo.
O desafioAprender a distribuir demandas entre equipes respeitando capacidade e prazos.
O agente observa a demanda e a capacidade de cada equipe.
Exemplo simplificado: +1 ao alocar com vaga; −1 ao escolher uma equipe lotada.
Duas especialidades. Da pesquisa aplicada à operação.
Projetos de RL environments e Small Language Models (SLMs), contratados de forma independente ou combinados conforme o desafio. Cada frente tem entregas e critérios de avaliação definidos.
Transformamos regras, dados e interações do seu negócio em ambientes de reinforcement learning. Definimos observações, ações, recompensas e cenários para treinar e avaliar agentes ou políticas.
Selecionamos e especializamos modelos de linguagem menores para o seu domínio. Com curadoria, fine-tuning e destilação, buscamos o equilíbrio entre qualidade, custo e latência nas tarefas que você precisa executar.
Curadoria de exemplos, trajetórias e critérios de qualidade para cada experimento.
Baselines, cenários de teste e relatórios para decidir o que levar à produção.
Pipelines de treinamento e inferência dimensionados para o seu ambiente.
Modelos e políticas conectados a agentes, ferramentas e sistemas internos.
Definimos juntos o que o ambiente ou o modelo precisa fazer, como medir o resultado e quando está pronto para entrar na operação.
Mapeamos dados, restrições e hardware. A solução atual vira referência para medir os experimentos.
Desenhamos cenários e recompensas para RL, ou curamos exemplos de treinamento e teste para o SLM.
Comparamos versões, analisamos falhas e medimos qualidade, custo e latência pelos critérios combinados.
Integramos a solução, monitoramos o comportamento e planejamos novos ciclos a partir dos resultados.
Entregáveis, responsabilidades e acompanhamento são combinados no escopo do projeto.
Projetamos a implantação para os requisitos da sua empresa: nuvem privada, on-premise ou ambientes isolados. Integrações, acesso a dados e escolha de modelos fazem parte da arquitetura desde o início.
Nossa infraestrutura acompanha traces, avaliações e versões de modelos. Ela apoia a comparação dos experimentos e a análise de falhas ao longo dos projetos de RL e SLMs.
Conheça a infraestruturaUm ambiente de treinamento com observações, ações, recompensas e cenários definidos para a tarefa. O projeto pode incluir treinamento de políticas, avaliação e integração com seus sistemas, conforme o escopo.
É um modelo de linguagem compacto, selecionado e especializado para tarefas do seu domínio. Definimos o modelo, o dataset e a estratégia de fine-tuning ou destilação a partir da qualidade, latência, custo e hardware exigidos.
Não. São duas frentes que podem funcionar de forma independente. Podemos construir um ambiente de RL, especializar um SLM ou combinar as duas abordagens quando o caso de uso justificar.
Conversamos sobre a tarefa, os dados disponíveis e a infraestrutura. A partir disso, definimos escopo, baseline, entregáveis e critérios de aceite. Agentes e integrações entram quando fazem parte da aplicação.
Um ambiente para aprender a decidir. Um modelo para dominar uma tarefa. Traga seu contexto e vamos definir o projeto.
RL environments e SLMs, da pesquisa à implantação.