边缘智能
任务专用 SLM 与紧凑型多模态智能
为受延迟、隐私、功耗、连接或离线运行约束的产品提供边界明确的智能。
需要解决的决策
- 目标任务、无模型基线与可衡量的验收标准
- 基础模型、适配、蒸馏与量化路径
- 延迟、内存、功耗、成本、更新与回滚边界
可能的决策工件
- 模型与部署决策记录
- 边缘评估与回滚规范
应用型 AI 系统
在选择 RAG、微调、任务专用小语言模型，或决定完全不用模型之前，Hyperion 先把产品意图、系统架构、数据集与评估连接起来。
目标不是增加 AI，而是在真实运行约束下，选择能够达到产品验收标准的最低复杂度系统。
应用型 AI 产品架构
四个相互连接的支柱
每个支柱解决一种不同的生产风险。模型行为、数据质量、架构和现场运行会相互影响，因此必须协同设计。
任务专用 SLM 与紧凑型多模态智能
为受延迟、隐私、功耗、连接或离线运行约束的产品提供边界明确的智能。
工业 RAG、检索与权威运营知识
知识产品应保留来源权威、权限、溯源与拒答机制，而不是用流畅的回答掩盖不确定性。
每一种智能行为背后的证据基础设施
将数据集、仿真、评估套件和反馈闭环视为受治理的产品资产，而不是一次性的模型输入。
产品、解决方案、系统与软件架构
覆盖硬件、软件、AI、数据、控制、安全、网络安全、人员、边缘与云的责任架构，同时为正常运行与失效情况进行设计。
最低复杂度解决方案阶梯
从可能满足验收标准的最低一阶开始。只有当可测量的失败足以证明额外数据、基础设施、保障与运营负担合理时，才向上升级。
适用条件
行为可以在不使用学习模型的情况下被定义、测试和维护。
仅在以下情况升级
测得的变化使有边界的规则集不再充分。
适用条件
问题的核心是找到权威信息、记录或规程。
仅在以下情况升级
搜索与确定性工作流无法满足用户的决策需要。
适用条件
现有模型加受控检索能够满足任务、依据性和风险边界。
仅在以下情况升级
评估显示存在上下文无法解决的系统性任务或领域失败。
适用条件
微调或参数高效适配能够修复范围明确、已有证据的能力缺口。
仅在以下情况升级
适配后的模型仍不满足部署、成本、延迟或控制约束。
适用条件
更小的模型可以在更严格的边缘、隐私或成本边界中保留所需行为。
仅在以下情况升级
任何可用模型家族都无法通过适配或蒸馏满足已有证据的要求。
适用条件
要求具有战略性和充分差异化，并有可辩护的数据、资本及生命周期责任支撑。
仅在以下情况升级
这是例外性的最后一阶，而不是默认目的地。
先明确责任，再开始实施
Hyperion 对产品与架构决策的一致性负责。实施从不被默认承诺：合作范围会明确哪些由 Hyperion 直接承担，哪些留给客户工程团队，哪些需要合格的专业伙伴。
决策系统始终保持端到端责任。
实施责任取决于要求、证据和可用团队，而不是笼统承诺。
开始工作前，提案会明确责任人、环境、验收证据、移交条件，以及模型、数据与变更的持续责任。
可直接用于决策的工件
工件集合由当前决策决定，并在范围中选定；它不是对每项合作的通用承诺。
预期用途、系统边界、备选方案、架构视图、接口、决策记录，以及自建、购买、合作或停止建议。
场景分类、数据要求、血缘、评估套件、验收阈值、回归策略与现场证据计划。
失效模式、威胁与误用场景、人工监督、依据性与拒答行为、回滚条件及证据缺口。
发布关口、模型与数据版本、可观测性、事故学习、供应商责任、移交与生命周期所有权。