Agent 辅助建模
把数据分析、特征建议、模型方案和实验计划转成可执行训练流程。
模型训练平台
Zi Neural
Agent 辅助的小模型设计与训练
面向企业专用小模型的自动化训练平台，用智能体辅助理解数据、设计模型方案、组织训练实验、评估结果和沉淀记录，让小模型从经验试错进入可复核的工程流程。
核心能力
围绕客户交付、运行和治理，把平台能力落在可验收的工程环节上。
实验编排与记录
管理数据版本、训练参数、评估指标和模型产物，方便复核和复现。
小模型交付
面向企业业务场景输出可部署、可解释、可迭代的小模型资产。
适用场景
作为通用大平台的补充，优先补齐企业 AI 落地中最容易断裂的环节。
专用预测模型
围绕业务数据训练轻量、可控的预测模型。
质量与风险识别
从历史数据中学习异常、偏差和风险模式。
小样本任务探索
快速验证数据是否足以支持模型化。
模型迭代优化
通过评估诊断推动下一轮数据和方案改进。
工程链路
用清晰的步骤、记录和验收物，把能力从方案推进到持续运行。
1数据体检
分析样本、字段和标签质量。
2方案设计
选择任务、特征和模型路线。
3自动训练
运行实验并记录上下文。
4评估诊断
分析指标、误差和偏差。
5模型交付
输出可部署模型和说明材料。
建设可落地的企业 AI 工程底座
从“有工具”推进到“能交付、能运行、能治理”。