有多少认知能力可以运行在离用户更近的地方？
我们研究本地推理、云端规模推理、私有上下文与混合编排之间的边界。
- 端侧模型路由与调度。
- 私有上下文窗口与记忆存储。
- 延迟感知的模型级联。
研究
化作基础设施的研究
Thyn Research 致力于研究本地智能、自主软件、市场引擎与可验证执行背后的系统级问题
Thyn Research 致力于研究本地智能、自主软件、市场引擎与可验证执行背后的系统级问题
我们研究本地推理、云端规模推理、私有上下文与混合编排之间的边界。
可靠的智能体不止需要工具调用。它们还需要追踪记录、策略、不变量、可测试的计划以及故障恢复能力。
交易系统需要模拟、时机把控、不确定性估计、风险控制与对抗鲁棒性。
密码学基础设施为围绕身份、历史、重放、签名与授权提供更强保证开辟了一条路径。
自主增长系统融合了创意生成、归因、实验设计、预算分配与策略约束。
比起品类话术，我们更青睐可测试的问题。一个出色的 Thyn 研究问题应当具备工作负载、指标、故障模式，以及通往生产的路径。
笔记
为何 AI 产品需要的是延迟预算，而不只是模型基准测试。一个离线得分优异的模型，若整个闭环错过了用户真正愿意等待的时间，依然会让人感觉失灵。
笔记
一套用于自主工作流的轨迹、确定性测试与故障分析的框架。当每个操作都可回放时，一次糟糕的运行便成为可复现的案例，而非一次性的谜题。
笔记
执行引擎如何在进入实盘环境之前评估策略。针对历史与合成订单流进行仿真，能在错误尚不付出代价时暴露风险与滑点。