AI算力至强，但商业计算不复杂却决定生死
在AI大模型的商业应用中，面临着两个关键要求：鲁棒性与可控性。鲁棒性要求系统在面对模糊输入、不稳定输入或存在缺陷的输入时，依然能够保持稳定的输出能力，且做到逻辑自洽、合理应对。可控性则强调系统需要具备精准描述和分析定制化问题的能力，确保智力服务的输出能够严格符合特定需求，尤其是在商业世界的数据指标和行业知识图谱的应用上必须做到精确无误。我们通过UTRONN AI实验室的「AI4C」探索，使系统既能包容输入的不确定性，又能保证输出的专业性，从而为用户提供既稳定又精准的AI服务。
咨询工程化方法 @ AI4C
实验室探索 @ AI4C咨询研报
实验室探索 @ AI4C定量研究
全球：贸易进出口额Top50 (2023)
单位：亿美元 | 覆盖全球贸易90%以上规模
全球：贸易差额趋势分析 (2015-2023)
单位：亿美元（顺差Top10国家 | 逆差Top5国家）
全球：主要贸易经济体格局 (2023)
单位：亿美元
