How is applied research different from just using an off-the-shelf model?

An off-the-shelf model is a starting point. Applied research is the work of making it actually solve your problem — fine-tuning on your data, measuring it against a baseline on your hard cases, and deciding honestly whether it beats what you already do.

Will you tell us if the model does not work?

Yes, and early. We agree on the baseline and success metric before training anything, and if the evidence says the method does not beat your current approach we report that plainly. A clear no-go is a result that saves you a quarter of wasted build.

Can you take a method from a research paper into production?

That is a large part of what we do. We reproduce the method on your problem, confirm the result holds on held-out data, then make it fast and stable enough to ship — distillation, quantisation, serving and monitoring included.

What does rigorous evaluation actually mean here?

It means a held-out test set the model never trained on, a real baseline every result is measured against, guards against data leakage, human evaluation where no automatic metric is honest, and reporting the failure cases — not only the aggregate score.

Alle Leistungen

Angewandte KI-Forschung

KI, die an deinem echten Problem arbeitet.

Maßgeschneiderte Modelle, ehrliche Bewertung und eine Methode, die den Produktivbetrieb übersteht.

Die meisten KI-Demos glänzen mit handverlesenen Beispielen und zerfallen an deinen Daten. Wir betreiben angewandte Forschung an deinem konkreten Problem: Wir bauen und feintunen das Modell, vergleichen es mit einer echten Baseline, überführen die vielversprechende Methode aus einem Paper in den Produktivbetrieb und sagen dir klar, ob sie das, was du heute hast, wirklich schlägt.

Legen wir los Kanban öffnen

Eine Forscherin, die die Bewertungsergebnisse eines Modells anhand realer Daten untersucht

01 / Was es dir bringt

Von der Behauptung eines Papers zu deinen Ergebnissen.

Ein Modell, gebaut für deine Daten

Maßgeschneiderte Modellentwicklung und Feintuning auf deinen eigenen Daten und deiner Aufgabe, kein generisches Modell, das grob zurechtgebogen wird.

Gemessen, nicht in einer Demo gezeigt

Rigorose Bewertung auf zurückgehaltenen Daten gegen eine echte Baseline, damit du weißt, was das Modell bei den schweren Fällen leistet, nicht nur bei den leichten.

Vom Paper in den Produktivbetrieb

Wir nehmen eine vielversprechende Methode aus der Literatur, reproduzieren sie an deinem Problem und machen sie dann schnell und stabil genug für den Einsatz.

Ein ehrliches Go / No-Go

Wenn das Modell deinen jetzigen Ansatz nicht schlägt, sagen wir es, und sagen warum, bevor du ein Quartal lang darauf aufbaust.

02 / Stack

Die Technologie, mit der wir bauen.

Branchenstandard, langweilig im besten Sinne: Werkzeuge mit Zukunft, die auch der nächste Entwickler kennt.

Modellierung

PyTorch
Modellentwicklung und -training
Hugging Face
Vortrainierte Modelle und Datensätze
Fine-tuning
Feintuning auf deiner Aufgabe und deinen Daten
LoRA
Parametereffiziente Anpassung mit LoRA

Bewertung

Benchmarks
Aufgaben-Benchmarks, die zu deinem Problem passen
Held-out sets
Zurückgehaltene Datensätze, auf denen das Modell nie trainiert hat
Human eval
Menschliche Bewertung dort, wo sie der einzig ehrliche Richter ist
Baselines
Eine echte Baseline, an der jedes Ergebnis gemessen wird

Produktivbetrieb

Distillation
Destillation für ein kleineres, schnelleres Modell
Quantisation
Quantisierung, um in reale Hardware-Budgets zu passen
Serving
Das Modell hinter einer stabilen API bereitstellen
Monitoring
Qualität und Drift überwachen, sobald es live ist

03 / Vorgehen

Wie wir Dinge bauen, die bleiben.

Zuerst die ehrliche Bewertung

Wir einigen uns auf die Metrik und die Baseline, bevor irgendetwas trainiert wird, sodass das Ergebnis ein Urteil ist, dem du trauen kannst, keine Zahl, die gut aussehen soll.

Reproduzierbar von Haus aus

Feste Seeds, versionierte Daten und fixierte Konfigurationen bedeuten, dass ein Ergebnis erneut gelaufen die gleiche Antwort liefert, bei uns und bei deinem Team nach uns.

Zurückgehalten, nie handverlesen

Das Modell wird an Daten beurteilt, die es nie gesehen hat, auch an den schweren Fällen, sodass der Score den realen Einsatz widerspiegelt statt einer schmeichelhaften Stichprobe.

Wir sagen dir, wann du aufhören sollst

Wenn die Belege zeigen, dass die Methode deine Baseline nicht schlägt, melden wir das früh: Ein klares No-Go ist ein Ergebnis, kein Scheitern.

04 / Standards

Best Practices, die wir nicht auslassen.

Wir halten uns bei jedem Projekt an Branchenstandards und bewährte Methoden – sie sorgen dafür, dass der Kostenvoranschlag hält.

Die Baseline und die Erfolgsmetrik festlegen, bevor irgendetwas trainiert wird
Einen zurückgehaltenen Testsatz behalten, den das Modell nie berührt
Datenlecks zwischen Training und Bewertung verhindern
Daten, Code und Konfigurationen jedes Durchlaufs versionieren
Menschliche Bewertung einsetzen, wo keine automatische Metrik ehrlich ist
Die Fehlerfälle berichten, nicht nur den aggregierten Score
Feintuning und LoRA vorziehen, bevor von Grund auf trainiert wird
Latenz, Kosten und Speicher an realen Hardware-Grenzen messen

05 / Infrastruktur

Wo es läuft und wie es am Laufen bleibt.

Nachverfolgte Experimente mit versionierten Daten, Konfigurationen und Durchläufen
Ein reproduzierbares Bewertungsgerüst mit zurückgehaltenen Sätzen und Baselines
Destillierte, quantisierte Modelle, bereitgestellt hinter einer stabilen API
Qualitäts- und Drift-Monitoring, sobald das Modell im Produktivbetrieb ist

Start

Hast du ein Problem, das sich zu erforschen lohnt?

Erzähl uns das Problem und was „besser“ für dich hieße. Es antwortet ein Senior-Ingenieur, kein Vertriebler.

Let’s manage Proof of Concept

KI, die an deinem echten Problem arbeitet.

Maßgeschneiderte Modelle, ehrliche Bewertung und eine Methode, die den Produktivbetrieb übersteht.