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AI 算法应用底座:AI 概念示意
AI 算法底座

AI 算法应用底座

围绕授权数据、模型接入、评测观测和人工复核建设可治理的算法基础。

探索协同方式
01 / CONTEXT

需要解决的问题

算法应用若缺少数据来源、用途限制和评测记录,模型输出将难以解释、复核和持续改进。

02 / APPROACH

解决方法

记录数据授权与使用场景,通过受控接口接入模型,并把离线评测、运行观测和人工反馈纳入治理流程。

算法应用治理的三项任务

移入卡面,展开任务内容;触屏可点按查看。

登记数据与用途概念示意

记录数据来源、授权范围、适用场景和保留要求,为每项算法任务建立可追溯前提。

管理模型接入概念示意

约定模型版本、输入输出、调用边界和失败处理,不将接入状态表述为效果验证。

组织评测与复核概念示意

用约定样本记录指标、误差类型和人工反馈,为是否进入下一阶段提供依据。

ZNAERO / PROCESS

交付路径

  1. 界定任务与数据

    确认辅助分析目标、允许使用的数据、责任人员和不可接受的使用方式。

  2. 接入并建立评测

    在受控环境配置模型接口、版本记录和评测样本,明确通过条件及人工复核节点。

  3. 形成治理交接

    汇总评测结果、已知限制和待改进问题,交接版本更新、监测和停用流程。

适用组织与场景

  • 数智平台产品团队、数据治理人员及算法应用建设单位

视觉素材说明:本页主题场景为 AI 生成概念图,用于表达业务主题与协同关系,不代表已落地项目或实时飞行数据;实际服务范围与责任以本页服务边界为准。

ZNAERO / CONNECT

从一个可评测的算法任务开始

说明业务问题、可用数据和人工判断方式,我们先讨论治理与评测范围。

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