Custom AI Solutions｜定制技术方案

从研究问题、数据收集、实验条件到分析框架，将一个研究构想转化为真正可以执行和验证的方法。

从数据准备、模型训练与调整，到搜索、排序、推荐和效果评估，根据实际问题选择适合的方法。

建立能够查询资料、使用工具、处理多步骤任务和管理知识的 AI 系统，包括工作流、结果检查和错误处理。

连接语音识别、内容理解、生成及语音合成，也可以针对特定语言、文化或沟通需求设计专门流程。

根据项目需要，结合语音、文字、影像、可穿戴设备、生理信号或其他行为数据，处理纵向分析、有限数据及跨场景分析问题。

从设备控制、硬件调试，到图像识别及边缘部署，将 AI 从软件延伸到真实使用环境。

团队成员曾参与大型生活服务及电商平台的搜索、推荐和排序系统。

从用户提出需求，到系统从大量信息中找到合适的结果、排列优先顺序，再根据实际行为持续改进，这一过程涉及召回、排序、模型训练、用户行为分析和系统优化。

团队也曾参与大型语言模型后训练及实际搜索应用，积累了从模型能力到大规模产品落地的经验。

成员曾参与金融服务无障碍应用项目，将普通金融文字转化为供香港手语生成系统使用的结构化表达。

这个过程不只是让大模型“翻译”，还加入了术语检索、语法转换、规则检查、回退机制、结构化输出验证，并与手语专家一起反复调整。

这段经历让团队较早开始处理一个重要问题：

当通用 AI 不一定适合某一类用户时，如何重新设计整个交互流程。

成员曾自主开发完整的语音 AI 工作流，从语音识别、LLM 生成、语音合成，到字幕对齐和视频输出。

系统还加入了证据核查、低置信度回退机制和质量检查，让问题出现时能够定位出错的步骤，而不是等到最后才发现结果不可靠。

这类经验也可以延伸到对可靠性要求较高的语音 AI 和多步骤工作流。

团队拥有智能硬件、机器人控制及计算机视觉研究经验。

过往项目包括遥控机器人，以及利用图像识别进行双层巴士车厢内的乘客检测与人数估算，其中需要处理遮挡、光线、运动模糊及计算资源限制。

这些经验让团队不只考虑“模型是否准确”，也会考虑一个系统放到真实世界后，究竟能否实际使用。

创办人在剑桥大学攻读 MPhil 期间，团队曾自主开发面向香港学童的对话式教育 AI 技术方案。

项目以英语对话练习为场景，同时探索与学习模式、参与度、元认知及心理状态相关的观察方法。

这段经历也形成了团队如今的一个重要方向：

对话不只能够回答问题，也可以成为理解一个人、收集长期数据和提供个性化干预的入口。