基于多基座模型的AI应用开发框架

-- 知识处理 --

·  数据收集或自动化采集，整理、清洗去除无效、标注或打标签，标准化（如归一化）及特征工程（提取有效特征），归集，入库。
·  算力整合，将多台服务器的计算能力合并，按任务需求分配资源。

-- 模型训练 --

·  预训练（学习语言规律）→监督微调（任务适配）→奖励建模（人类偏好对齐）→强化学习（优化生成策略）。
·  以数据驱动的方式调整模型参数，使其能够从输入数据中学习规律并完成特定任务。
·  需依赖高性能计算资源（如GPU集群），耗时从数天到数月不等。

-- 智能交互 --

·  用户界面开发，大幅提升检索、识别、筛查、写作、业务分析工作效率。
·  基于内部业务数据的外部行业洞察，利用通用知识为深度分析业务服务。
·  同时支持文字输入、语音交互。