1、核心研发中心（技术核心）

负责大模型从算法创新到模型迭代的全流程技术攻坚，是实验室的核心驱动力。

• 基础模型组：聚焦通用大模型（如基座模型）的预训练、架构创新（如Transformer变体）、训练策略优化，奠定技术底座。

• 算法研究组：主攻核心算法突破，包括微调技术（LoRA、RLHF）、对齐算法、多模态融合、效率优化（量化、蒸馏）等。

• 应用模型组：基于基础模型进行垂直领域适配，研发行业大模型（如医疗、金融）、任务型模型（如对话、代码生成）。

2、工程与落地中心（价值转化）

负责将研发成果工程化、产品化，解决“从实验室到产业”的落地问题。

• 工程化组：承担模型训练/推理的工程实现，包括分布式训练框架搭建、算力调度优化、推理引擎部署（TensorRT等）。

• 产品研发组：对接业务需求，设计大模型产品形态（如API服务、嵌入式能力），完成产品功能开发与迭代。

• 数据工程组：构建高质量训练/评测数据集，负责数据采集、清洗、标注、脱敏及数据资产化管理。

3、测试与评测中心（质量把控）

保障模型性能、安全性与合规性，建立科学的评测体系。

• 性能评测组：测试模型的精度、效率、鲁棒性、泛化能力，输出量化评测报告，驱动模型优化。

• 安全合规组：聚焦模型安全（对抗攻击、数据泄露）、内容合规（偏见、有害信息过滤），制定安全防控策略。

4、资源与支撑中心（保障体系）

为研发提供稳定的资源支持与管理保障，确保实验室高效运转。

• 算力运维组：管理GPU集群、服务器等硬件资源，负责算力调度、集群维护、故障排查，保障训练稳定性。

• 综合管理组：统筹项目管理、预算规划、跨部门协同、人才招聘与培养，协调实验室日常运营。