应用型 AI 系统
Hyperion连接产品意图、架构、数据与评估，再选择预测机器学习、优化、感知、语言系统，或完全不使用模型。
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。
Hyperion 将产品领导力与范围明确的模型工程和网络安全工作结合。技术任务明确配置、适配、集成和交接内容；专业测试及独立资格评估另行明确约定。
AI 辅助的产品团队
为工业技术企业提供资深产品领导、经批准的企业知识和范围明确的 AI 工作流。从一个决策或一条工作流开始。
面向开发工业产品的技术创始人和独立专业人士：在招聘完整的产品部门之前，建立客户证据、明确产品决策，并确定可信的下一里程碑。
客户与问题简报、按优先级划定的 MVP 或试点范围，以及责任分工图。
示例场景
里程碑： 在委托开发原型之前，确定工业检测产品的第一次验证。
验收关口： 创始人验收问题简报、测试范围和资源计划，决定继续、调整或停止。
面向现有产品团队：解决研究、反馈、需求或发布准备中的瓶颈。商定审核规则，测试辅助工作流，并将其移交给明确的负责人。
经批准的知识集、范围有限的工作流、评估示例和操作说明。
示例场景
里程碑： 将反复出现的设备现场报告转化为经过审核的产品变更决策。
验收关口： 采用前，与现有流程比较并商定来源准确性、可接受输出、审核投入和返工要求。
Hyperion 负责领导约定的产品工作。贵组织保留商业承诺及分配给自身的决策责任。工程、现场测试、安全、网络安全和法律工作都需要明确到人的交付资源。
每项合作均单独确定范围并报价。
根据代表性任务、许可条款、语言、硬件和运行约束，评估 Mistral、Qwen 及其他开放权重或托管候选模型。仅在评估证明有必要时采用检索、配置或微调。保密性取决于完整的数据路径：访问、托管、工具、日志、备份和运营责任。
解决一个产品或工作流决策，并确定下一项实验。实施不属于评审范围。
领导一个范围明确的里程碑，包括在工作范围内明确约定的动手实施。
在书面的兼职 CPO 授权下，建立持续的产品领导机制。
虚构的完整示例 · 可编辑的规划辅助工具
一个设备团队正在决定如何应对反复出现的现场报告。AI 可以整理经批准的证据并起草备选方案；产品负责人核查来源并批准决策。工程人员验证任何产品变更。
虚构的完整示例 · 可编辑的规划辅助工具
梳理下一里程碑、对其负责的人，以及 AI 可以辅助的工作。编辑建议，并在作出承诺前识别缺少的专业资源。
输入仅保留在本页内存中，重新加载后即消失。输入不会发送给模型，也不会自动保存。离开前请下载副本。
建议依据你的情况、瓶颈和数据边界，使用明确的规则生成。它们是可编辑的起点，不是就绪度评分或自主团队。
在作出承诺或变更系统之前，由指定人员审核证据。产品发布、安全和实体机器的权限仍由负责人员和经过验证的系统掌握。
不会包含你的里程碑、人员、数据选项或已编辑的备注。你可以在联系页面移除此情况信息。
讨论这个起点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。
从任务出发
选择模型家族前，比较合适的非AI基线、运行约束和验收证据。以下是备选方案，而非必经阶段。
统计基线、回归和时间序列模型。
按时间分隔的测试集、校准、漂移与错误成本。
规则、数学优化和仿真。
可行性、约束违反和对假设变化的敏感度。
信号处理、视觉模型及有充分依据的多模态模型。
代表性条件、误报、漏检与不确定性。
按任务选择搜索、检索和语言模型。
来源权威性、权限、事实准确性与拒答。
围绕获准工具构建有边界的工作流与智能体控制系统。
身份、策略检查、审批、结果验证、拒绝与恢复。
语言与知识的选项
这六种选项面向语言与知识任务，不是必经顺序或模型大小排名。检索、适配和小型模型可以组合；只比较与任务有关的方法。
适用条件
无需学习模型即可规定并维护行为。
所需证据
对照验收标准检查测试覆盖率与维护成本。
适用条件
任务是找到权威信息、记录或流程。
所需证据
相关性、权限、来源覆盖率和信息时效性。
适用条件
现有模型可通过获批指令或检索证据完成任务。
所需证据
任务质量、证据依据、拒绝行为、成本和运行限制。
适用条件
代表性评估发现了可能通过适配解决的差距。
所需证据
数据权利、独立测试集上的改进、回归测试与适配成本。
适用条件
小型候选模型可能满足延迟、内存、隐私或成本约束。
所需证据
在目标硬件上比较现有小型模型、适配或蒸馏。
适用条件
差异化需求和可辩护的数据足以支持评估这一例外选项。
所需证据
比较替代方案，并明确资金、数据、评估和生命周期责任。
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。
范围明确的Mission可以包含由Hyperion执行的指定实施工作。方案明确分配其余交付、客户的运营责任以及合格专家承担的独立保证与验证。
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。