INTOSYN KI-Architektur mit Forschung, Facharbeit, Zusammenarbeit und Rechenleistung

ForschungslaborForschung · Experimente · Publikationen
Fachliche ArbeitWerkzeuge · Zeichnungen · Ausführung
Zusammenarbeit & PrüfungKoordination · Rechte · Prüfung
Rechenleistung & DatenCloud · Private Bereitstellung · Hardware

INTOSYN AI LABS / RESEARCH & APPLICATIONS

Von Wissenssystemen
zu Intelligenz, die handelt

Bei INTOSYN AI Labs erforschen wir das Zusammenspiel von Wissen, Modellen und Werkzeugen für reale Aufgaben, wissenschaftliche Experimente und Entscheidungen.

Wir beginnen mit prüfbaren Fragen, dokumentieren Methoden, Evidenz und Grenzen und arbeiten mit reproduzierbaren Experimenten. Menschliche Urteilskraft bleibt zentral.

Forschung entdecken↗Forschungsprojekte ↗
  • Wissen verbinden
  • Fachwerkzeuge nutzen
  • Methoden und Ergebnisse prüfen
INTOSYN ARCHITECTURE
Vom Wissen zum Handeln — weiterscrollen

RESEARCH & APPLICATIONS

Unsere Forschung und Anwendungen

Vier Bereiche verbinden angewandte KI, wissenschaftliche Fragen und Agent-Entscheidungen. Modelle, Werkzeuge und Experimente dienen der Untersuchung konkreter Fragen.

Zerlegbare Fabrik und Planungsarbeitsplätze

INTOSYN / FACTORYLaborkonzept · Erkunden
Aufgaben & Wissen

INTOSYN / AI SOLUTION

KI mit Wissen, Werkzeugen
und realen Aufgaben verbinden

Wir untersuchen, wie KI Fachwissen in ausführbare Abläufe überführt. Technische Planung dient als Beispiel für Normenrecherche, CAD-Zeichnung, parametrische Modellierung und Prüfung unter realen Aufgabenbedingungen.

Ziele und Randbedingungen einer Aufgabe erfassen sowie Normen, Dokumente und Methoden als Grundlage weiterer Schritte recherchieren.

Forschungsprotokolle & Ergebnisse

Bearbeitbare Zeichnungen und Modelle / Ausführungsprotokolle / Prüfergebnisse

Unseren Forschungsprozess ansehen ↗
Forschungsschwerpunkte & Methoden+
Forschungsgrundlagen
Aufgabendefinition / Normen / Parameter und Vorlagen / Werkzeugumgebung
KI in unserer Forschung
Recherche, Analyse und Werkzeugnutzung prüfbar verknüpfen und Wirksamkeit, Zuverlässigkeit sowie Fehlerbedingungen verschiedener Methoden vergleichen.
Wissenschaftliche Bewertung & Prüfung
Unser Team und Fachleute legen Bewertungskriterien fest, prüfen Werkzeugausgaben, analysieren Fehler und bestimmen weitere Verbesserungen.

INTOSYN AI LABS / TOOL-USE RESEARCH

Vom Aufgabenverständnis
zur Werkzeugausführung

Wir untersuchen die Werkzeugnutzung von Agenten anhand technischer Aufgaben und verbinden Fachwissen, Zeichensoftware und Protokolle, um Planung, Erzeugung und Prüfung zu erforschen.

Parametrische Baugruppe mit Gehäuse, Rotor, Lagern und Flanschen

Aufgaben & EvidenzLiteratur · Python · Molekül- und Omikanalyse · ManuskriptePython · Qiskit · QuTiP · Simulation und MessanalysePlanung & BewertungAutoCADSOLIDWORKSWerkzeuge & UmgebungWerkzeugnutzung & Prüfung
PARAMETRIC DESIGN / AGENT WORKFLOW STUDYEVIDENCE / AGENT WORKFLOW STUDY
AI Solution

Anforderungen und Parameter einlesen

Aufgabendefinition / Normen / Parameter und Vorlagen / Werkzeugumgebung

Prüfbare Ergebnisse

Bearbeitbare Zeichnungen und Modelle / Ausführungsprotokolle / Prüfergebnisse

Darstellung angewandter Forschung · Aufgabengrundlagen, Werkzeugaufrufe und Prüfprotokolle ermöglichen die fachliche Bewertung.

Scrollen Sie durch den Agenten-Ablauf

INTOSYN AI LABS / RESEARCH IN PROGRESS

Laufende Forschung

Fragestellungen und Methoden unserer fünf laufenden Projekte.

Alle Forschungsprojekte ansehen ↗
In Arbeit

CommitGate

Modellwechsel & Aufgabenzustand

Fragestellungen & Methoden
In Arbeit

BITBUDGET

Adaptive Suche & Validierungsinformation

Fragestellungen & Methoden
In Arbeit

RONDO

Präferenzfeedback & lokale Beiträge

Fragestellungen & Methoden
In Arbeit

CryoMender

Reparatur von Kryo-EM-Modellen

Fragestellungen & Methoden
In Arbeit

ReproWorld

CAD-Ausführung & kausale Fehlerlokalisierung

Fragestellungen & Methoden

RESEARCH INFRASTRUCTURE & DEPLOYMENT

Forschungsinfrastruktur
und Anwendungsbetrieb

Rechenumgebungen verbinden Experimente und Anwendungen. Wir bieten Cloud-Rechenleistung, private Bereitstellung und lokale Hardware passend zu Datenanforderungen, Arbeitslasten und bestehenden Systemen.

Labor kontaktieren ↗
Lokale Rechenhardware und Racks aus der ursprünglichen Architektur
INTOSYN / PRIVATE INFRASTRUCTURE

Cloud-Rechenleistung

Rechenleistung und Software für Modelle, rechnergestützte Experimente und Anwendungstests konfigurieren.

Private Bereitstellung

Wissen, Zugriffsrechte, Geschäftssysteme und Forschungswerkzeuge in der vereinbarten Umgebung anbinden.

Rechenkarten und lokale Hardware

Rechenhardware, Bereitstellung und Wartung an vorhandenen Einrichtungen ausrichten.

COMPUTE YOU CAN HOLD

Rechenleistung in der Cloud.
Oder bei Ihnen vor Ort.

KI in der passenden Umgebung betreiben. Scrollen Sie, um das INTOSYN-Kartendesign zu entfalten.

INTOSYN GPUENCLOSURE STUDY

ON-PREMISES HARDWARE

Rechenleistung in Ihrer eigenen Umgebung.

Rechenkarten und lokale Bereitstellung für Teams, die ihre Rechenumgebung selbst verwalten möchten. Konfiguration und Leistungen richten sich nach der bestehenden Infrastruktur.

Hardware und Bereitstellung anfragen ↗

Konzeptdarstellung des Gehäuses und der Zwei-Chip-Struktur. Die gelieferte Konfiguration richtet sich nach der vereinbarten Lösung.

INTOSYN / LOCAL COMPUTE

BUILT FOR REVIEW

Nachvollziehbare Arbeit.
Menschliche Verantwortung.

Berechtigter Zugriff

Zugriff nach Person, Projekt und Dokument konfigurieren.

Quellenbezogene Ergebnisse

Dateien, Versionen und Fundstellen nachvollziehen.

Dokumentierte Bearbeitung

Recherche, Erstellung, Änderungen und Freigaben verfolgen.

Fachliche Prüfung

Wichtige Entscheidungen und Freigaben durch autorisierte Personen.

A CLOSER LOOK

Methoden und technische Details

Entdecken Sie Anwendungsbeispiele, interaktive Experimente und Systementwürfe.

Anwendungsfälle und Validierung

Fallbibliothek

Szenarien und Validierungsaufzeichnungen

10 Anwendungsbeispiele: 6 als Lösungsvalidierung und 4 als Demonstration gekennzeichnet, mit Methoden, Einsatzbedingungen und Prüfschritten.

★ Hervorgehobener Nachweisfall

C1Lösung validiert

Erster Entwurf der Machbarkeitsstudie

Projektmaterial ordnen, passende Normen und Fälle recherchieren und einen belegten Entwurf zur fachlichen Prüfung von Daten, Methoden und Ergebnissen erstellen.

TechnologieWissens-Governance · Retrieval-Augmentierung · Mehrstufige Agenten-Orchestrierung
PrüfanforderungenTechnische Routen, Nachweisfreigabe und Abzeichnung verbleiben bei Personen
C2Lösung validiert

Abruf von Standards und verbindlichen Bestimmungen

Durchsuchen Sie Hunderte von nationalen, branchenspezifischen und lokalen Standards sowie lokale Ergänzungen in natürlicher Sprache. Die Ergebnisse umfassen die anwendbare Bestimmung, den Quelltext, den Titel, die Version, die Klausel und die Kennzeichnung des verbindlichen Status.

TechnologieRAG · Versionsidentifikation · Kennzeichnung verbindlicher Bestimmungen
PrinzipSchlussfolgerungen mit Originalquellen verknüpfen
C3Lösung validiert

Compliance-Prüfung vor Einreichung

Überprüfen Sie vor der Einreichung die Zeichnung anhand der relevanten Standards und erstellen Sie eine Mängelliste: was möglicherweise nicht übereinstimmt, welche Quelle und Klausel den Befund unterstützen und welche Änderung dies beheben könnte.

TechnologieRegelausführung + menschliche Überprüfung
PrüfanforderungenDies ist eine Prüfung, keine professionelle Überprüfung; der zugelassene Ingenieur bleibt für die Freigabe verantwortlich
C4★Lösung validiert

Training und Anpassung von Fachmodellen

Fachkorpora, Normen und Aufgabendaten ordnen; fortgesetztes Vortraining, effiziente Anpassung und Präferenzoptimierung mit Aufgabenbewertung und Versionsverwaltung untersuchen.

TechnologieKontinuierliches Pre-Training · Feinabstimmung · Alignment · Bewertung
PrüfanforderungenWir trainieren kein Foundation-Modell für jedes Unternehmen von Grund auf neu
C5★Demonstrationsumgebung

Szenariosimulation für Designänderungen

Ein Kunde möchte die Geschosshöhe des Untergeschosses ändern. Vergleichen Sie lichte Höhe, Beispielgrenzen, Kostenschätzungen und Prüfverfahren anhand ausdrücklicher Annahmen; reale Projekte benötigen eine eigene Validierung.

TechnologieBegrenztes Branchenweltmodell · Zustandsübergänge · Szenariosimulation
PrüfanforderungenEs prognostiziert nicht die reale Welt und entscheidet nicht über die Zukunft des Unternehmens
C6Demonstrationsumgebung

Intelligente Prüfung von Materialzertifikaten

Extrahieren Sie Hersteller, Güteklasse, Schmelznummer, chemische Zusammensetzung, mechanische Eigenschaften, Wärmebehandlung und ZfP-Felder; vergleichen Sie diese mit Spezifikationen und Standards; archivieren Sie dann die Nachweise nach einer Überprüfung durch Mensch und System.

TechnologieStandardabgleich + Überprüfung durch Mensch und System + Herkunftsarchiv
PrüfanforderungenUnterstützt die Überprüfung; es bestimmt nicht automatisch die Annahme
C7★Lösung validiert

Zero-Trust-Fernzugriff

Auf der Firewall werden keine öffentlichen Service-Ports geöffnet. Der lokale Server baut eine ausgehende Verbindung zu einem Relais auf; externe Endpunkte nutzen dasselbe Relais für den Handshake. Die Übertragung ist Ende-zu-Ende-verschlüsselt und das Relais hält keine Schlüssel.

TechnologiePrivates Netzwerk + Berechtigungsmatrix + Vollständiger Prüfpfad
PrüfanforderungenWir sagen nicht „verlässt niemals die Umgebung“, es sei denn, eine vollständig netzgetrennte Architektur wurde verifiziert
C8Demonstrationsumgebung

Richtlinienabruf und Genehmigungsrückverfolgbarkeit

Dieselbe Frage kann für verschiedene Abteilungen und Rollen unterschiedliche zulässige Nachweise liefern. Zugriffskontrolle ist sichtbares Verhalten, kein Versprechen: Anfragen außerhalb des Gültigkeitsbereichs werden blockiert oder markiert und im Prüfprotokoll aufgezeichnet.

TechnologieBerechtigungs-Governance · Verantwortlichkeitsrückverfolgbarkeit
PrüfanforderungenAbrufe, Generierungen, Bearbeitungen, Genehmigungen und Exporte werden protokolliert
C9Lösung validiert

Vergangene Projektarchive und Erfahrungsnutzung

Historische Projektdateien, Entscheidungen und technische Ansätze ordnen. Semantische Suche verknüpft ähnliche Aufgaben mit Quellen, Versionen und Einsatzbedingungen.

TechnologieWissens-Governance · Semantische Archivierung · Abruf ähnlicher Projekte
WertInstitutionelles Wissen und Entscheidungsgrundlagen bewahren
C10Demonstrationsumgebung

Entscheidungsbewertung

Wir untersuchen, wie Agenten bei unvollständigen Informationen, Zielen und Randbedingungen handeln. Beobachtung, Schlussfolgerung, Werkzeugnutzung und Rückmeldung verbinden sich zur Analyse von Entscheidungen, Ausführungspfaden und Fehlern.

TechnologieStrategievergleich · Ablaufanalyse · Menschliche Prüfung
PrüfanforderungenUnser Team bestimmt Aufgaben und Grenzen, prüft Entscheidungsgrundlagen und Handlungen, bewertet Zuverlässigkeit und Kontrollierbarkeit und entscheidet über die Fortsetzung.
Interaktives Beispiel: Entwurfsänderungen

Interaktiv · Begrenztes Branchenweltmodell

Ändern Sie einen Parameter,
und sehen Sie, was sich bewegt

Working Definition

Unternehmensweltmodell = Geschäftsontologie und Zustandsrepräsentation + Regeln und Einschränkungen der realen Welt + Zustandsübergangs- und Risikofunktionen gelernt aus historischen Daten + Szenariosimulation und -bewertung + menschliche Autorisierung

Bewegen Sie den Regler, um lichte Höhe, beispielhafte Regelkonflikte, geschätzte Kosten und Dauer zu vergleichen.

Diese deterministische Demonstration erklärt den Vergleich von Optionen. Sie ist weder mit Projektdaten noch mit einer Normendatenbank oder einem trainierten Modell verbunden.

Entwurfsänderung · Regelbasierte Demonstration Demo
Geschosshöhe des Untergeschosses BASE 3600mm 3400 mm
±0−100−200−300−400mm
Tragwerk und Haustechnik 1200mm → Tatsächliche lichte Höhe 2200mm Nahe der Beispielgrenze
Regelkonflikte
0
Unter der beispielhaften Reserve von 2300mm.
Geschätzte Kosten
-500.000 CNY
Beispielschätzung in CNY für Erdarbeiten und Haustechnik; kein Angebot.
Geschätzte Dauer
+12 Tage
Annahme: 4 Tage je Fachbereich und zusätzlich 10 Tage bei einem Grenzkonflikt.
Prüfverfahren
Interne Prüfung
Tatsächliche Genehmigungen hängen vom Projekt, örtlichen Normen und fachlicher Beurteilung ab.

Ausgelöste Beispielregeln

Eine Höhenänderung löst eine Tragwerksprüfung ausDemo-Annahme
Haustechnik ab einer Reduzierung von 150mm neu prüfenDemo-Annahme
Lichte Höhe unter der beispielhaften Reserve von 2300mmDemo-Annahme

Mögliche Optionen

▲ Interaktive Demonstration: Grenzwerte, Kosten und Zeitbedarf sind ausdrückliche Annahmen, keine Normprüfung, Modellprognose oder ein Angebot. Die Auswahl vergleicht nur Optionen auf dieser Seite; sie führt nichts aus, speichert nichts und erzeugt keinen Audit-Eintrag. Reale Projekte benötigen aktuelle Normen, den örtlichen Geltungsbereich und vollständige Projektbedingungen.

Funktionen und Architektur

Capability Stack · Modulare Fähigkeiten

Modelle, Werkzeuge und Experimentalsysteme

Modelle, Suchdienste und Ausführungswerkzeuge anhand von Projektunterlagen, Abläufen, Zugriffsrechten und fachlichen Anforderungen konfigurieren.

01

Private Grenze

Private AI Core

Modelle laufen in einer vom Kunden kontrollierten Umgebung. Rechenleistung, Netzwerk, Identität, Protokolle, Backups und Versions-Rollback definieren die Steuerungsebene; sensible Daten verbleiben innerhalb der autorisierten Grenze und externe Verbindungen werden explizit konfiguriert.

  • Umgekehrte ausgehende Verbindung— Der kundenseitige Server stellt die ausgehende Verbindung her; es wird kein öffentlicher Serviceport an der Firewall geöffnet.
  • Das Relay speichert keine Schlüssel— Der Transport ist Ende-zu-Ende verschlüsselt; das Relay besitzt nicht die Schlüssel, die zum Entschlüsseln von Geschäftsdaten erforderlich sind.
  • Identitäts- und projektbasierter Zugriff— Wenden Sie den Zugriff mit den geringsten Rechten nach Person, Projekt und Datenumfang an, mit Isolierung, Widerruf und regelmäßiger Überprüfung.
  • Audit des gesamten Prozesses— Verbindungen, Abrufe, Dateizugriffe, Konfigurationsänderungen und Modellaufrufe hinterlassen abfragbare Audit-Datensätze.
External Port Scan Secured

Traditionelle VPN-Exposition

443/tcp  open  https
1194/udp open  openvpn
3389/tcp open  ms-wbt
22/tcp   open  ssh

4 PORTS EXPOSED

Umgekehrte ausgehende Verbindung

—
—
—
—

0 PORTS EXPOSED

Die Sicherheitsgrenze wird durch Architektur und Validierung festgelegt
02

Modellfabrik

Domain Model Factory

Derselbe Standard kann in verschiedenen Institutionen unterschiedlich interpretiert und angewendet werden, wobei ein Großteil dieser Einschätzung nicht in einer strukturierten Richtlinie erfasst wird. Ein allgemeines Modell kennt institutionenspezifisches Wissen und Standards nicht automatisch; die Aufgabe besteht darin, gesteuerte Unternehmenskenntnisse und Aufgabenfähigkeiten aufzubauen.

  • Korpus-Governance— Bereinigen, deduplizieren, klassifizieren und anonymisieren Sie Inhalte; erstellen Sie ein berechtigungsgekennzeichnetes Korpus-Ledger als Grundlage für die Modellanpassung.
  • Fortgesetztes Domänen-Pre-Training (CPT)— Absorbieren Sie Domänenterminologie, Regulierungssprache, Schreibkonventionen und Abkürzungen, damit das Modell die Domäne konsistent versteht.
  • Aufgaben-Fine-Tuning (SFT / PEFT)— Trennen Sie Adapter nach Aufgabe oder Spezialgebiet und evaluieren, veröffentlichen, aktualisieren und rollen Sie sie unabhängig voneinander zurück.
  • Präferenzabgleich und Evaluierung— Erstellen von Präferenzdaten aus historischen Überprüfungsentscheidungen und realen Aufgaben, mit überprüfbaren Offline- und Produktions-Evaluierungssets.
Model Registry · v2.4.1 Deployed
Korpus-Governance
1.8M Dokumente
CPT
4.2B tok
SFT / PEFT
3 Adapter
Präferenz-Alignment
12.6K Paare
Evaluierung
PASS
EvaluierungsmetrikVor der AdaptionNach der Adaption
Genauigkeit der Feldextraktion71.4%93.8%
Vollständigkeit der Zitate58.2%97.1%
Fehlerrate18.6%4.2%
Manuelle Bearbeitungsrate62.0%21.5%

Illustrative Benutzeroberfläche · Metriken sind für vergleichbare Organisationen geschätzte Planungsziele, keine Zusicherungen

03

Agenten-Workflow

Agentic Workflow

Das System geht über das Beantworten von Fragen hinaus. Ein Agent empfängt Aufgaben, identifiziert Dateien, ruft Beweise ab, ruft Tools auf, wendet Regeln an und liefert Ergebnisse, während fehlende Informationen, Konflikte und hochriskante Angelegenheiten an menschliche Mitarbeiter eskaliert werden. Jeder Schritt kann nachverfolgt, überprüft und bei Bedarf zurückgesetzt werden.

  • Quelltext kann verifiziert werden— Ausgabe mit dem Quelltext verknüpfen und Standard, Version, Klausel und Anwendbarkeitsmarkierung identifizieren.
  • Kein Beweis, kein Lieferanspruch— Eine Funktion ohne Quelle, Version oder Validierungspfad wird nicht als gelieferte Fähigkeit dargestellt.
  • Explizite Konflikte und Lücken— Markieren von fehlenden Informationen, widersprüchlichen Bedingungen und Fällen außerhalb des Gültigkeitsbereichs, anstatt eine endgültige Antwort zu erzwingen.
  • Risikobasierte menschliche Eskalation— Weiterleiten von Angelegenheiten mit hohem Risiko oder geringem Vertrauen an eine menschliche Überprüfung, wobei die Automatisierungsgrenze im Trace sichtbar ist.
Agent Trace · Task #A-2291 Completed
  • 01INGEST · 47 Kundenmaterialien → klassifizieren und taggenOK
  • 02PARSE · OCR von gescannten Dokumenten → strukturierte FeldextraktionOK
  • 03RETRIEVE · Aktuelle Standards vergleichen (4 nationale / 2 lokale)OK
  • 04RETRIEVE · Die fünf wichtigsten internen Präzedenzfälle abrufenOK
  • 05TOOL · Die Kostenschätzungs-API aufrufenOK
  • 06CONFLICT · Geotechnische Daten stehen im Konflikt mit den PlanungsbedingungenEskalieren
  • 07MISSING · Den Kundenmaterialien fehlt der GrundstücksgrenzenplanEskalieren
  • 08GENERATE · Berichtsgliederung + Abschnittspunkte + BasisdatenOK
04

Business world model

World Model

Repräsentieren Sie Geschäftseinheiten, Zustände, Einschränkungen, Aktionen und Ergebnisse in einem begrenzten Branchen-Weltmodell. Simulieren Sie in regulatorischen, technischen, betrieblichen und Risikoszenarien zunächst die Auswirkungen von Optionen und geben Sie den Entscheidungsträgern eine erklärbare Beweiskette.

  • Umfang und Zustandsraum sind explizit— Simulieren Sie nur innerhalb definierter Geschäftsgrenzen und Zustandsvariablen; extrapolieren Sie ein begrenztes Modell nicht in eine reale Prognose.
  • Regelquellen sind rückverfolgbar— Obligatorische Bestimmungen, nationale/Branchen-/lokale Standards, lokale Ergänzungen, Vertragsbedingungen und interne Praktiken behalten Quellen- und Versionsinformationen.
  • Auswirkungsketten und Beweise sind sichtbar— Verfolgen Sie den Auswirkungspfad über Compliance, Kosten, Zeitplan und Genehmigung hinweg; verknüpfen Sie jede Schlussfolgerung mit ihren Beweisen und Annahmen.
  • Entscheidungs- und Ausführungsbefugnis verbleiben bei den Menschen— Erfassen Sie Optionen, Auswahlen und Begründungen als versionierte Audit-Einträge; Fachleute treffen die endgültige Entscheidung.
Den Simulator ausprobieren →
Bounded World Model Simulating
Change event Entity state Rule hit Mandatory conflict Review required Human approval
SIMULATE BEFORE EXECUTE
05

Ständiger Agent

Standing Agents

Die früheren Module unterstützen hauptsächlich den Abschluss einmaliger Aufgaben. Andere Arbeiten erfordern eine kontinuierliche Überwachung: Modellkollisionen, Konsistenz von Zeichnungsversionen, Einhaltung von Standards, Listenänderungen und Richtlinienaktualisierungen erforderneinen regelbasierten Überwachungsmechanismus, der kontinuierlich läuft.

Nach der Konfiguration der überwachten Objekte, des Regelwerks und der Benachrichtigungsrichtlinie läuft der Agent nach einem Zeitplan, scannt kontinuierlich und meldet nur Änderungen, ohne dass wiederholte Anweisungen erforderlich sind.

  • Einmal konfigurieren, kontinuierlich ausführen— Konfigurieren Sie den Umfang, die Regeln, die Alarmstufen und die Empfänger gemeinsam, mit kontrollierten späteren Aktualisierungen.
  • Änderungen melden, kein Rauschen— Dasselbe Problem nicht wiederholen; nur bei neuen, gelösten oder Risikostufen-Änderungen benachrichtigen.
  • Warnungen beinhalten Beweise— Jeder Alarm enthält die Objekt-ID, die übereinstimmende Regel, die Modellversion und die Scan-Zeit zur Überprüfung.
  • Kontinuierlich überwachen; Entscheidungen nicht ersetzen— Das System erkennt und warnt; Behebung, Änderungen und Freigabe unterliegen weiterhin der menschlichen Genehmigung.
Standing Agent · MEP-Kollisionsprüfung Running 14d 06h
  • 09:12B3 MEP-Modell scannen v2.7 · 1,284 KomponentenAbgeschlossen
  • 09:143 Kollisionen · Kanal × Kabeltrasse · lichter Abstand < 50 mmEskalieren
  • 11:40B2 MEP-Modell scannen v2.7 · 1,102 KomponentenAbgeschlossen
  • 11:41Keine neuen Kollisionen; zwei Befunde aus dem vorherigen Durchlauf übernommenKeine Änderung
  • 14:07Modellversions-Update erkannt v2.7 → v2.8Erneut scannen
  • 14:23Vollständiger Gebäude-Neuscan abgeschlossen · ursprüngliche 3 Kollisionen behobenAbgeschlossen
Neue Warnungen in dieser Runde 0 Gesamte Eskalationen 17 Überprüft 17 Simulierte Daten / illustrative Schnittstelle

Referenzarchitektur · Private Bereitstellung

Ein Diagramm, um die Grenze deutlich zu machen

Rechenleistung, Netzwerk, Identität, Speicher, Modelldienste, Wissen, Agenten, Überwachung und Audit erfordern klare Grenzen. Dies ist eines der ersten Lieferobjekte vor der Implementierung.

Infrastructure INFRASTRUCTURE GPU server cluster Quantization · Inference optimization Multi-model scheduling Resource and concurrency management High-availability operations Backup · Monitoring Model services MODEL SERVING Inference service Modellanpassung Model registry Versioning · Rollback Evaluation dashboard Baseline comparison Knowledge governance KNOWLEDGE Corpus ledger Cleaning · Classification · De-identification Permission tags People · Roles · Projects Traceable citations Source text · Version Intelligent workflow AGENTIC Intake and identification Classification · Field extraction Retrieval and execution Evidence · Rules · Tools Human review Escalate to a person Business world model WORLD MODEL State graph Entities · States · Constraints Scenario simulation Change → Impact chain Option comparison Evidence · Confidence Office / OA systems Contracts / matter management Project management systems Risk / audit systems Human approval · approve / edit / return Record the rationale; create a new version and audit entry
  • Keine öffentlich zugänglichen eingehenden PortsExterne Scans können keine Dienste innerhalb der Grenze erreichen
  • Umgekehrte ausgehende VerbindungDer lokale Server verbindet sich mit einem Relais; das Relais besitzt keine Schlüssel; der Transport ist Ende-zu-Ende-verschlüsselt
  • API-IntegrationVerbindung zu bestehenden Büro-, Vertrags-, Projekt- und Risikosystemen herstellen, ohne die aktuelle Informationsumgebung zu ersetzen
  • Personen bleiben im KreislaufAngelegenheiten mit hohem Risiko und Unsicherheit gehen an die menschliche Überprüfung; Urteil und Freigabe verbleiben bei Personen
Umfang und Verantwortung

Governance · Leistungsgrenzen

Leistungsgrenzen und
öffentliche Sprache

Dies ist keine Marketingsprache. Es ist unsere öffentliche Beschreibung der Produktfähigkeiten, Nutzungsbedingungen und Verantwortlichkeitsgrenzen. Wir verpflichten uns nur zu dem, was validiert, geliefert und auditiert werden kann; die verbleibenden Grenzen werden ebenso klar dargelegt.

Leistungsbereich
Was wir öffentlich belegen können
Explizite Grenzen und Behauptungen, die wir nicht aufstellen
Datensicherheit
Das Deployment kann innerhalb einer vom Kunden autorisierten Umgebung verbleiben; externe Aufrufe werden vom Unternehmen explizit konfiguriert; die Übertragung ist Ende-zu-Ende-verschlüsselt und Relais besitzen keine Entschlüsselungsschlüssel. Die tatsächliche Grenze hängt von Architektur, Netzwerkrichtlinie und Sicherheitsvalidierung sowie geltendem Recht und vereinbarten Datenverarbeitungsbedingungen ab.
Wir stellen keine pauschale Behauptung „verlässt niemals die Umgebung“ auf. Eine Behauptung ohne ausgehenden Datenverkehr erfordert eine verifizierte, vollständig netzgetrennte Architektur und angemessene Kontrollen.
Genauigkeit
Zitate sind nachverfolgbar, Versionen sind identifizierbar und Bewertungen können überprüft werden; Angelegenheiten mit hohem Risiko behalten menschliche Überprüfung und endgültige Entscheidungsbefugnis.
Wir versprechen nicht, jede Halluzination zu eliminieren oder behaupten 100%ige Genauigkeit. Modellausgaben sind ohne entsprechende Überprüfung keine Fakten oder professionelle Meinungen.
Pre-Training und Anpassung
Wir unterstützen kontinuierliches Domänen-Pre-Training, überwachte Feinabstimmung, parametereffiziente Feinabstimmung, Präferenzanpassung, Destillation, Quantisierung und Bewertung, um Kunden beim Aufbau verwaltbarer, iterativer Modellwerte zu helfen.
Wir versprechen nicht, für jedes Unternehmen ein Basismodell von Grund auf zu trainieren. Der angemessene Grad der Anpassung hängt von Daten, Rechenleistung, der Zielaufgabe und den Validierungsergebnissen ab.
World Model
Innerhalb eines klar begrenzten Geschäftsbereichs werden Zustandsänderungen und die Auswirkungen von Optionen unter Verwendung von Unternehmensregeln, historischen Daten und expliziten Annahmen zur Szenarioanalyse und Entscheidungsvalidierung simuliert.
Wir behaupten nicht, die gesamte reale Welt zu verstehen oder vorherzusagen, über die Zukunft eines Unternehmens zu entscheiden oder eine begrenzte Simulation als Prognose für die reale Welt zu präsentieren.
Agent
Im Rahmen seiner Autorisierung kann der Agent Tools aufrufen, Schritte ausführen, den Prozess protokollieren und unsichere oder risikoreiche Angelegenheiten an Personen eskalieren.
Wir behaupten nicht, dass ein Agent jeden Geschäftsprozess ohne Aufsicht bewältigen kann. Er umgeht weder Berechtigungen, Genehmigungen noch verantwortliche Eigentümer, und er ersetzt kein professionelles Urteilsvermögen.
Kontinuierliches Lernen
Feedback kann Wissen, Modelle oder Workflows aktualisieren; Änderungen werden erst nach Tests, Genehmigung, Versionskontrolle und Rollback-Validierung vorangetrieben.
Das System darf sein Produktionsverhalten nicht ohne Genehmigung ändern. Kontinuierliche Aktualisierung ist keine unkontrollierte Selbstentwicklung.
Ablauf der Umsetzung

Vom Pilotprojekt zum verlässlichen Betrieb

Legen Sie die Ziele einer konkreten Aufgabe fest. Bewerten Sie Nutzen, Umsetzungskosten und Voraussetzungen für eine Erweiterung anhand gemessener Ergebnisse.

  1. Umfang und Ziele festlegen

    Erfassen Sie Abläufe, Unterlagen und Werkzeuge. Bereinigte Beispiele helfen, Aufgabengrenzen und Bewertungskriterien festzulegen.

  2. Pilot entwickeln und bewerten

    Bewerten Sie Ergebnisqualität, Bearbeitungseffizienz und Prüfverfahren anhand repräsentativer Aufgaben sowie den Umsetzungsaufwand.

  3. Einführen und verbessern

    Wählen Sie die Bereitstellung nach Daten- und Betriebsanforderungen, integrieren Sie bestehende Abläufe und erweitern Sie nach stabilem Betrieb.

Vor dem Start

FAQ

Bevor Sie starten.

Wie beginnen wir ohne technisches Konzept?

Beginnen Sie mit der zu verbessernden Aufgabe, dem heutigen Ablauf und den wichtigsten Herausforderungen. Wir prüfen die Eignung von KI, bevor wir Vorgehen und Umfang festlegen.

Muss ich zuerst einen Server kaufen?

Nein. Sie können Cloud-Rechenleistung oder vorhandene Hardware nutzen. Die Wahl hängt von Aufgabe, Datenanforderungen und Budget ab.

Lässt sich KI in unsere bestehenden Systeme integrieren?

Bestehende Systeme werden bevorzugt angebunden. Zuerst prüfen wir Schnittstellen und Berechtigungen sowie notwendige Anpassungen.

Wie bewerten wir den Projektnutzen?

Vereinbaren Sie Kennzahlen wie Ergebnisqualität, Suchzeit, Durchsatz und Prüfaufwand. Bewerten Sie Nutzen und Kosten anhand der Pilotergebnisse, bevor Sie den Umfang erweitern.

INTOSYN AI LABS / OPEN CONVERSATIONS

Eine Forschungsfrage.
Eine neue Untersuchung.

Tauschen Sie sich mit uns über Forschungsfragen, experimentelle Methoden und Anwendungsideen aus, um neue Untersuchungsrichtungen zu finden.

Labor kontaktieren ↗[email protected]
Konzept eines biomedizinischen Labors mit Reinluftarbeitsplatz, Reagenzregalen, Analysegeräten und ForschungsanzeigenKonzept eines Forschungsraums

INTOSYN AI Labs / RESEARCH

Die Grenzen der Intelligenz erforschen

INTOSYN AI Labs betreibt KI-Grundlagenforschung und interdisziplinäre Forschung. Mit eigenen Methoden, systematischen Experimenten und wissenschaftlichen Publikationen arbeiten wir an vertrauenswürdiger und kontrollierbarer Intelligenz.

Forschung an neuen Grenzen

Offene Fragen zu Basismodellen, Agenten, KI-Sicherheit und KI für die Wissenschaft untersuchen.

Eigene Methoden und Experimente

Von theoretischen Analysen zu Algorithmen – mit kontrollierten Vergleichen, Ablationsstudien und reproduzierbaren Experimenten.

Publikationen und wissenschaftlicher Austausch

Forschung für internationale Fachzeitschriften und Konferenzen erarbeiten, Methoden durch Peer Review verbessern und Erkenntnisse im wissenschaftlichen Austausch teilen.

Unsere Forschungsprojekte entdecken