01
数据采集
采集真实交互与人工反馈，保留来源和使用边界。
MODEL LIFECYCLE
覆盖垂直模型研发全生命周期
从数据采集到模型路由，形成持续评测、持续改进的数据飞轮。
02
数据集构建
生成 SFT 高质量样本和 DPO 偏好对，执行质量筛选。
03
模型微调
使用 LoRA / QLoRA 进行高效训练，控制实验版本。
04
统一评测
衡量正确性、溯源纪律、合规边界与性能表现。
05
发布与路由
通过门禁后进入模型路由，持续收集反馈并迭代。
GOVERNANCE BY EVIDENCE
不仅训练模型，更管理可信边界
平台将模型研发、算力需求和机构治理要求连接到同一套证据体系。
A
模型评测中心
统一测试正确性、引用准确率、合规红队和响应性能。
B
算力规划
拆解训练 Token、实验次数、吞吐、GPU 利用率和评测预留。
C
哈希审计链
记录模型、操作者、评测摘要及前序哈希，识别历史篡改。
D
机构权限
按研究、风控、审批、管理和只读角色执行后端权限检查。
MODEL R&D COMMAND
研发控制台与治理实验室协同
原系统包含治理总览及独立模型研发控制台，可查看数据工程、实验版本、模型评测、算力估算与研发成果。
- 候选模型与基线模型采用同一评测尺度
- 发布门禁阻止不符合合规要求的版本上线
- 研发里程碑区分已完成、已验证与规划状态
- 独立数据目录，不读取真实交易账户
原版演示继续保留：Vine AI Governance Lab 与 Model R&D Command 仍运行于 8200 端口。主官網產品頁面独立部署，不修改模型治理服务及其数据。