AI大模型：从“专家”到“生态”的进化

自研泛德AI大模型 (Building the Engine) 

基于主流的PyTorch与TensorFlow深度学习库，泛德自研了一套高效、统一的声学AI开发框架。优点在于：它深度优化了声学信号处理与时序数据建模流程，实现了从数据接入、特征提取到模型训练与部署的全链路高效整合，为构建超大规模声学模型奠定了坚实基础。

预训练 (基础模型)

我们用数百种工业产品设备的数万小时声学数据，训练一个强大的“声学基础大模型”。使它精通机械、物理、声学，成为通用声学领域的“通才”。

迁移学习 (微调)

当部署到客户的产线时，以工业大模型为底座，我们仅需几个异常样本，就能让“通才”在1小时内进化为识别客户特定产品和设备异响的“专才”。

从自研框架的基石，到基础模型的通才，再到产线部署的专才，我们构建了一个能够自我进化、快速适应的AI声学生态。