On-device clinical triage
Aufnahmenotizen mussten klassifiziert werden, ohne dass Patientendaten das Krankenhausnetz verlassen.
Ein quantisiertes kleines Sprachmodell, das vollständig offline auf vorhandener Hardware läuft.
Eine Auswahl aktueller Projekte.
Aufnahmenotizen mussten klassifiziert werden, ohne dass Patientendaten das Krankenhausnetz verlassen.
Ein quantisiertes kleines Sprachmodell, das vollständig offline auf vorhandener Hardware läuft.
Ein nächtlicher Batch war zu langsam, um Betrug während des Geschehens zu stoppen.
Ein Kafka/Flink-Stream, der jede Transaktion in unter einer Sekunde bewertet.
Regulatorische Fragen umfassten viele verknüpfte Regeln, denen flache Suche nicht folgen konnte.
Eine Wissensgraph-Retrieval-Schicht mit vollständig nachvollziehbaren Quellen.
Grenzüberschreitende Modellarbeit war durch Datenschutzregeln für echte Kundendaten blockiert.
Datenschutzsichere synthetische Datensätze mit gemessenem Re-Identifikationsrisiko.
Routineanrufe mussten in vier nordischen Sprachen mit natürlichem Sprecherwechsel behandelt werden.
Ein latenzarmer Speech-to-Speech-Agent mit sauberer Übergabe an Menschen.
Eine stille Qualitätsregression erreichte Nutzer, bevor jemand es bemerkte.
Ende-zu-Ende-Tracing und kontinuierliche Evaluierung auf Live-Traffic.
Stichwortsuche verfehlte relevante Produkte in einem Katalog mit zehn Millionen Artikeln.
Eine neu strukturierte Embedding- und Re-Ranking-Pipeline, hybrid mit Stichwörtern.
Recherche erforderte zuverlässiges Sammeln und Gegenprüfen über viele Quellen.
Kooperierende Agenten mit menschlichen Checkpoints in jeder Phase.
KI-Systeme mussten vor einer Konformitätsbewertung klassifiziert und dokumentiert werden.
Risikoklassifizierung, Dokumentation und Aufsichtskontrollen.
Sensoranomalien im Feld mussten ohne zuverlässige Konnektivität erkannt werden.
On-Device-Modelle mit in Sekunden zurückgestreamten Alerts.
Ein öffentlicher Launch brauchte Absicherung gegen Jailbreaks und Bias-Lücken.
Strukturiertes adversariales Testen mit nach Schweregrad geordneten Befunden.
Die Suchlatenz drohte zu steigen, als das Korpus in die Millionen wuchs.
Eine kostenoptimierte Vektordatenbank und Chunking-Strategie.
Die Zahlen sind repräsentativ für die Art des Ergebnisses und werden durch kundenfreigegebene Werte ersetzt.
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