低延遲推論架構
針對台灣製造業常用的窄頻寬傳輸環境,研發深度遷移學習優化系統。在過去三年間,我們成功將邊緣推論延遲降低至業界基準的 60% 以下。
我們信仰底層重構帶來的指數級增長。在 Rino Digital,每一行代碼的優化都必須直接轉化為硬體效能的節省與業務反應的速度。
團隊核心源自台灣半導體與精密製造背景,這決定了我們在算法優化時不僅看重準確率,更重視在特定硬體限制下的算力利用率。我們針對工業控制環境常用的邊緣端硬體進行特化優化,確保模型能有效運行於受限的算力資源上。
我們拒絕「黑盒」模型。團隊執著於模型內部邏輯的可解釋性,這在醫療、金融與高精密製造中至關重要。我們相信理解算法為何做出決策,比單純追求不可控的準確率更具具備商業落地價值。
技術研發不盲目追求最新論文,而是優先選擇經過壓力測試的架構。我們堅持通過循序漸進的 A/B 測試逐階段驗證優化策略,確保客戶的現有生產線在技術更新過程中保持絕對穩定。
針對台灣製造業常用的窄頻寬傳輸環境,研發深度遷移學習優化系統。在過去三年間,我們成功將邊緣推論延遲降低至業界基準的 60% 以下。
於 2024 年發布核心數據增強技術,解決瑕疵檢測中樣本稀缺的痛點。這項突破協助我們的客戶成功將初始標注成本降低了近 40%,縮短模型部署週期。
將聯邦學習框架納入標準開發流程。協助半導體供應鏈客戶在不洩漏敏感工藝數據的前提下,聯合優化良率預測模型。