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AI 与软件团队
这个职能负责构建检出与数据链路，并且刻意对能力主张保持保守。需要人工核实的结果，应当作为辅助呈现，而不是作为权威结论。
本页介绍
- 模型在部署前用客户自己的影像评估；演示集上的表现不构成部署结果。
- 默认部署在本地或客户自控环境，使作业影像不离开客户边界。
- 每一条自动输出都保留来源：模型版本、输入内容，以及当时的置信度含义。
- 人工复核环节被设计进工作流，而不是以免责声明的方式附在后面。
本站呈现的模型输出仅描述方法。没有实测记录支撑的准确率与检出率数字不予公布。
这个职能负责什么
检出模型、为模型供数与消费其输出的数据链路，以及部署到客户自控的各类环境中。同时它也负责一项纪律：对上述任何一项都不夸大。
行业人工智能里真正有用的问题，很少是某个模型能否在精选演示集上找到东西，而是输出能否经得起与客户自己的影像、自己的光照、自己的资产构成相遇，以及必须据以行动的人是否信任到会照它行动。
在客户数据上评估，然后才谈能力
模型在部署前用客户自己的影像评估，因为在演示集上测得的表现不构成部署结果。尚未做这项评估的，我们不发布检出率。
这也正是本站任何位置都不出现准确率或检出率数字的原因。我们手上有很多，没有实测记录支撑的一个都不发布，这一点写在AI 评估与集成里。
部署、来源追溯与人的环节
默认部署在本地或客户自控基础设施上，使作业影像不离开客户边界。确有例外时，那是一项具体的架构决策，而不是沉默的默认值。
每一条自动输出都保留来源追溯：模型版本、输入内容，以及产生这条输出时置信度值的含义。没有来源追溯，几个月后这条输出无从辩护；没有定义含义的置信度只是装饰。
人工复核环节是被设计进工作流的，而不是以免责声明附在后面。凡后果是真实的环节，由有资格作出决定的人决定。