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Labs实验室

研究计划

聚焦可落地问题：定义约束、建立基线、量化指标、按里程碑交付。

研究原则

问题导向

每个方向先给出业务问题、约束条件与失败成本，再讨论模型与系统选型。

可复现

保留数据版本、实验配置、评估脚本与基线结果，确保迭代可追踪。

可上线

研究输出默认面向可部署形态：延迟预算、稳定性、灰度与回滚策略。

可审计

关键决策链路保留证据：输入来源、模型版本、人工确认与告警记录。

方法与评估框架

  • - 数据层：统一采集口径、异常剔除、时间切分与版本管理。
  • - 模型层：先基线后增强，所有改动必须有对照实验。
  • - 系统层：默认考虑降级、回滚、重试与事件回放。
  • - 评测层：离线准确性 + 在线稳定性联合验收。
  • 01

    AI 交互

    把模型不确定性显式化，减少误采纳与返工。

    研究中

    问题：复杂任务中，用户何时应信任、何时应复核。

    方法：状态机交互 + 溯源证据 + 人工确认闸门。

    交付：交互协议、异常场景脚本、可用性评测报告。

    指标：错误采纳率 < 3%，任务完成率 > 85%，中断率下降 20%。

  • 02

    智能消息

    在高吞吐对话中保留高价值信息。

    探索中

    问题：降低噪声，不漏关键消息。

    方法：事件流分层处理 + 摘要服务 + 多端一致性校验。

    交付：消息策略引擎、摘要服务、一致性测试集。

    指标：关键消息漏检率 < 2%，首响时延下降 30%，冲突率 < 0.5%。

  • 03

    信任与身份

    把身份、权限、审计做成统一链路。

    概念阶段

    问题：多主体协作下的最小权限与责任归属。

    方法：可验证凭证 + 策略执行点 + 审计日志联动。

    交付：身份模型、授权模板、审计基线、演练清单。

    指标：越权拦截率 > 99%，审计追溯完整率 100%，误拒率 < 1%。

  • 04

    实时基础设施

    保证高峰与故障场景下的实时可用性。

    持续研究

    问题：负载抖动时维持时延、顺序与可用性。

    方法：事件驱动 + 幂等消费 + 回放补偿 + 多级降级。

    交付：参考架构、容量模型、故障注入报告、SLO 策略。

    指标：P95 < 200ms，P99 < 500ms，丢失率 < 0.01%，MTTR < 10 分钟。

  • 05

    时序智能

    在工业与传感器数据中建立可复现的预测与异常检测能力。

    探索中

    问题：噪声强、分布漂移与多变量耦合下如何稳定预测并尽早识别异常。

    方法：LSTM/Transformer 基线对照 + 特征工程 + 在线漂移监控与阈值治理。

    交付：预测基线、异常检测策略、评测报告、上线监控模板。

    指标：MAPE 下降、异常检测 F1 提升、误报率与漏报率受控。

研究里程碑（滚动）

  1. Q2 2026

    统一评测基线

    冻结数据切分规范与评估脚本，形成可复现基线。

  2. Q3 2026

    打通在线灰度链路

    至少两个方向进入灰度实验，支持回滚与对照。

  3. Q4 2026

    沉淀可复用实现

    输出协议模板、服务模板与故障演练手册。

基准评测矩阵

方向离线指标在线指标当前状态
AI 交互任务完成率、错误采纳率、修复步数交互中断率、用户停留时长、人工接管率评测框架上线
智能消息摘要一致性、重要消息识别 F1、时序完整性首响时延、漏检率、同步冲突率数据集扩充中
信任与身份策略命中率、误拒率、审计覆盖率越权拦截率、认证失败率、策略回滚时长策略模板验证
实时基础设施吞吐压测、幂等正确率、故障注入通过率P95/P99 延迟、消息丢失率、MTTR容量建模迭代
时序智能MAPE、RMSE、异常检测 F1、漂移敏感度告警提前量、误报率、漏报率、模型回滚时长基线实验启动

风险与治理矩阵

模型漂移与数据分布变化

影响: 导致线上效果衰减与误判上升

缓解: 设定漂移监控阈值、触发重训与回归测试。

误报/漏报影响业务决策

影响: 触发不必要的人力介入或错过关键事件

缓解: 多级告警、人工复核策略与阈值分场景配置。

系统级故障放大

影响: 级联超时导致实时链路退化

缓解: 限流、熔断、降级与事件回放补偿。

合规与审计证据不足

影响: 难以追责与复盘，增加治理成本

缓解: 全链路日志、版本签名与关键动作双人确认。