瑞泊政策建议：建立前沿人工智能模型“可测试、可追责、可减速”公共治理机制

建立前沿人工智能模型

“可测试、可追责、可减速”公共治理机制

面向中国关键行业智能化部署的治理框架建议

瑞泊研究部 2026年6月16日

近期，围绕前沿人工智能模型安全治理的国际讨论明显升温。2026年6月，OpenAI发布关于前沿人工智能民主治理的蓝图，提出应由民主政府而非单一企业来确定前沿AI的规则、保障与问责机制。2026年6月2日，白宫发布关于促进先进人工智能创新与安全的行政令，提出对“covered frontier model”开展能力基准评估，并设计自愿框架，使有关模型在发布前最多30天向政府开放访问，用于安全评估、关键基础设施防护和可信伙伴测试。2026年6月4日，Anthropic发布关于“AI构建AI”的文章，讨论人工智能正在加速人工智能研发本身，并提出在风险上升时需要具备可信的减速或临时暂停选项。2026年6月5日，AP对此作出报道，使“前沿模型是否需要协调减速”成为更广泛的公共政策议题。

这些动向不应被简单理解为美国科技公司之间的路线之争，也不应被简化为“要不要暂停AI”的口号。它们共同揭示了一个更深层的问题：当模型能力继续上升，当模型开始参与代码编写、实验设计、自动化评测、数据处理和系统构建，人工智能治理的对象已经不再只是一个可下载、可调用、可备案的模型文件，而是由模型、工具、数据、算力、研发流程、行业场景和人类决策共同构成的复合系统。治理也必须从原则性倡议进入制度化机制，从“提醒风险”进入“能够测试、能够记录、能够定级、能够减速、能够恢复”的执行阶段。

对中国而言，这一问题具有更具体的行业语境。中国的人工智能发展不是只发生在通用聊天机器人或互联网应用层，而是正在进入金融风控、工业制造、政务服务、医疗辅助、航运调度、能源管理、城市治理和科研生产等关键系统。模型在这些场景中的价值，往往来自它进入真实业务流程的程度；而风险，也恰恰来自它与真实数据、真实流程、真实责任链条发生耦合。一旦治理机制仍停留在内容安全、上线备案、一般合规审查和事后处置，就难以覆盖前沿模型进入关键行业后的能力外溢、工具调用、自动化决策、跨系统联动与责任归属问题。

因此，本文建议：在既有生成式人工智能治理框架基础上，面向前沿模型和关键行业应用，建立一套“可测试、可追责、可减速”的公共治理机制。它不是为了压低创新速度，而是为了让创新速度进入可观察、可验证、可调整的轨道。真正负责任的技术发展，不是把刹车当成恐惧的象征，也不是把加速当成唯一的信仰；而是在速度越来越快的时代，为社会保留判断、纠偏和恢复秩序的能力。

一、模型不再只是被使用，也正在参与下一代模型的研发

过去几年，人工智能治理主要围绕三个问题展开：第一，模型生成的内容是否安全；第二，训练数据、个人信息和知识产权是否合规；第三，模型服务上线后是否存在虚假信息、歧视偏见、违法内容和用户权益侵害。这些问题仍然重要，而且会长期存在。但前沿模型能力的提升，使治理议题出现了新的层次。

现在，模型已经开始进入研发链条本身。它们不仅回答用户问题，也参与代码生成、测试脚本编写、漏洞发现、实验设计、工程排障、文档生成、数据清洗和模型评估。对于一般企业而言，这意味着研发效率提升；对于前沿实验室而言，这意味着模型可能成为下一代模型研发流程中的重要参与者。Anthropic关于recursive self-improvement的讨论，其真正值得重视之处并不是说“人工智能已经完全自我进化”，而是指出一条正在形成的路径：当前模型已经能够显著加速构建模型的工作。如果这种趋势继续推进，未来的风险不只来自模型被部署到外部世界之后的使用结果，也可能来自模型参与研发过程中对能力提升、工具链扩展和系统复杂度的放大。

这使传统监管思路面临挑战。过去可以把模型开发、模型发布、模型使用分成几个相对清楚的阶段；但在智能体化研发和自动化工程系统中，这几个阶段正在互相渗透。模型可能在开发阶段调用外部工具，在测试阶段生成新的攻击样本，在部署阶段根据反馈自动调整策略，在运维阶段参与修复代码。风险不再只发生在某一个静态节点，而是沿着流程、权限、数据和工具链不断迁移。

如果治理机制仍只盯着“最终输出内容”，就会错过更早、更关键的风险形成过程。真正需要被纳入治理视野的，是模型如何获得工具权限，如何访问数据，如何生成和修改代码，如何影响下一轮训练、评测和部署决策，以及这些行为如何被记录、复核和追责。换言之，前沿模型治理必须从“内容治理”扩展到“系统治理”，从“服务治理”扩展到“研发与部署全链条治理”。

二、争论不应停在“暂停AI”，政策上更可执行的是“分级减速”

“暂停AI”是一个有传播力的词，但它不是一个足够好的政策工具。它容易把复杂问题压扁成二元选择：要么继续狂奔，要么整体停下。现实中的前沿模型治理，不可能也不应该只剩下这两个选项。

首先，不同模型、不同能力、不同场景的风险并不相同。一个用于办公写作的模型，一个能自主调用代码仓库、数据库、浏览器和企业内部系统的模型，一个面向金融交易、工业控制或关键基础设施的智能体系统，它们的风险等级、影响范围和可接受阈值显然不同。如果政策只讨论抽象的“暂停”，就会忽略这种差异。过宽的暂停可能压制低风险创新，过窄的暂停又可能无法覆盖真正高风险的能力。

其次，减速应当有程序、有证据、有期限、有恢复条件。高风险能力出现后，治理机构可以要求补充测试、限制工具权限、缩小开放范围、延迟上线、回滚版本，必要时临时暂停某类部署。但每一种措施都必须对应清楚的触发条件和退出条件。否则，减速就可能变成不透明的行政判断，既难以服众，也难以长期执行。

第三，减速不是反创新。恰恰相反，只有当企业、用户、监管部门和行业伙伴相信系统可以被测试、被追责、被回滚，关键行业才更愿意把人工智能引入真实业务流程。没有治理能力的加速，最后会变成信任成本；有治理能力的加速，才可能成为产业能力。

因此，本文不建议把公共讨论聚焦在笼统的“暂停AI”。更可执行的政策语言应当是“分级减速与可逆部署”：低风险能力正常推进，中风险能力进入增强测试和限定试点，高风险能力延迟或缩限部署，重大风险事件触发临时暂停和回滚。这样的机制既保留创新空间，也为社会提供可操作的安全阀。

三、治理对象应从“模型”扩展为“模型—工具—数据—场景”的复合系统

前沿模型的能力并不只取决于模型参数本身。一个模型是否危险，往往取决于它能接触什么数据、调用什么工具、进入什么场景、拥有多大自主性，以及它的输出会不会直接影响现实世界的资源配置和责任判断。

同一个模型，在普通问答场景中可能只是信息服务工具；接入代码仓库后，它可能成为软件研发参与者；接入生产调度系统后，它可能影响产线节拍；接入金融数据和交易系统后，它可能影响风险定价、客户画像或投资建议；接入政务系统后，它可能影响公共服务流程和行政效率。模型能力与场景权力相乘，才构成真实风险。

因此，治理不能只问“这个模型有多强”，还要问“这个模型被放进了什么系统”。一个前沿模型在评测集上的能力分数，只能说明一部分问题。更关键的问题包括：它是否可以自主规划多步骤任务；是否可以调用外部工具；是否可以读取敏感数据；是否可以生成、修改并执行代码；是否可以跨系统传递信息；是否可以在没有人工确认的情况下影响业务流程；是否存在可追溯日志；是否支持人工中断；是否具备版本回滚和权限降级机制。

这也是中国关键行业治理必须特别重视的地方。行业智能化不是把模型放在网页上供人聊天，而是把模型嵌入组织流程、业务系统和决策链条。在这样的场景中，模型错误不只是“回答错了”，而可能变成流程错误、责任错误、资源配置错误、合规错误甚至安全事件。只有把模型、工具、数据和场景放在一起治理，才能避免形式合规掩盖实质风险。

四、三项治理权应当尽快明确：测试权、定级权、减速权

建立前沿模型公共治理机制，核心不是多写几条原则，而是明确三项治理权。

第一是测试权。谁有权在模型大规模发布或进入关键行业前，对其进行足够深入的能力测试和风险评估？测试不能只由模型开发者自行完成，也不能只依赖公开评测榜单。对于可能进入关键系统的模型和智能体应用，应当引入监管机构、行业主管部门、第三方专业机构、重点用户单位和安全研究机构共同参与的测试机制。测试内容也不能只看通用能力，还要包括工具调用、越权行为、隐私泄露、幻觉诱导、攻击生成、漏洞发现、长任务自主执行、模型间协作、跨系统影响等方面。

第二是定级权。谁有权判断一个模型或系统是否进入更高风险等级？定级不能只看模型规模，也不能只看企业自报用途。应当建立综合指标，包括能力强度、部署范围、行业敏感度、数据敏感度、工具权限、自主行动程度、外部影响范围、可解释性、日志完整性、人工干预能力和历史事件记录等。对于关键行业，定级还应结合行业主管部门的风险分层要求，把“技术能力等级”和“业务影响等级”结合起来。

第三是减速权。当模型或系统达到某一风险阈值，或测试发现重大不确定性，谁有权要求延迟、缩限、回滚或暂停？这项权力最敏感，也最需要程序约束。减速权不应被理解为任意叫停，而应被设计为一套分级处置程序：触发条件是什么，证据来源是什么，谁来复核，措施持续多久，企业如何整改，何时恢复部署，公众或行业用户如何获得必要说明。只有程序清楚，减速权才不会成为创新的不确定性来源；只有权责清楚，安全要求才不会停留在口号层面。

五、中国路径不宜照搬美国讨论，应面向关键行业形成自己的治理重点

国际讨论有参考价值，但中国不能简单照搬。美国的政策重点往往围绕少数前沿实验室、国家安全、网络安全、州法与联邦框架之间的关系展开。中国的重点则更应放在“前沿模型如何进入实体经济和关键行业”这一问题上。

中国已经形成了以《生成式人工智能服务管理暂行办法》为代表的生成式人工智能治理基础，强调促进创新与规范应用并重，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。全国网络安全标准化技术委员会发布的生成式人工智能服务安全基本要求，也从语料安全、模型安全、安全措施和评估要求等方面提供了技术基线。这些制度和标准为进一步治理前沿模型提供了基础。

但前沿模型进入关键行业后，还需要更细的机制。金融行业关注风险定价、反欺诈、客户适当性、合规报告和市场稳定；工业行业关注设备安全、生产调度、质量控制和供应链韧性；政务行业关注公共服务公平、行政责任、数据权限和可解释性；医疗行业关注辅助诊断边界、患者隐私、责任划分和临床安全；航运和能源行业关注调度效率、极端情形、跨系统协同和基础设施安全。这些场景不能只用同一套泛化标准处理。

因此，中国的前沿模型治理应当以关键行业为落点，建立“通用基线+行业细则+场景沙盒+证据链审计”的组合机制。通用基线解决底线问题，行业细则解决专业问题，场景沙盒解决真实部署前的验证问题，证据链审计解决事后复盘和责任问题。这样的路径更符合中国人工智能产业深度进入实体经济的现实，也更能支持高质量创新。

六、建议一：建立前沿模型能力分级与风险评测基准

建议在现有生成式人工智能治理框架基础上，建立面向前沿模型和高自主智能体系统的能力分级与风险评测基准。评测不应只是排行榜，也不应只是一次性测试，而应成为模型发布、行业试点、规模部署和重大版本更新前的制度化环节。

能力分级至少应包括四类指标。第一类是认知与推理能力，包括复杂问题求解、长上下文处理、多步骤规划、跨领域推理和不确定性表达。第二类是工具与行动能力，包括代码生成和执行、数据库查询、浏览器操作、文件处理、API调用、多智能体协同和自动化任务执行。第三类是安全与对抗能力，包括越权尝试、提示注入抵抗、恶意内容生成、漏洞利用辅助、数据外泄风险和对抗样本鲁棒性。第四类是行业影响能力，包括模型在金融、工业、医疗、政务、交通、能源等具体场景中对业务流程、资源配置和责任判断的影响程度。

风险评测应当实行“基础评测+场景评测+压力评测”。基础评测用于判断模型通用能力边界；场景评测用于判断模型进入特定行业后的业务风险；压力评测用于模拟极端情形、异常输入、权限冲突、数据缺失、系统故障和恶意攻击。特别是对具备工具调用和自主任务执行能力的系统，应将“模型是否知道自己不能做什么”作为评测重点之一。一个模型能完成任务并不等于适合部署；它能否识别边界、请求人工确认、拒绝越权指令、保留日志和在异常情况下停止，才是关键行业更关心的问题。

评测结果应形成分级报告，而不是简单通过或不通过。报告应说明模型适合进入哪些场景，不适合进入哪些场景，需要哪些补充措施，哪些能力必须限制，哪些部署必须保留人工复核。对于高风险能力，应建立复测和版本追踪机制，防止模型更新后能力边界发生变化而治理机制仍停留在旧版本。

七、建议二：建立关键行业AI 安全沙盒

建议面向金融、工业、政务、医疗、航运、能源、城市治理等关键行业，建立前沿模型应用安全沙盒。沙盒不是演示环境，也不是宣传试点，而是部署前的制度化验证空间。它的作用，是在真实业务系统之外构造足够接近真实的测试条件，让模型在可控边界内暴露问题、修正问题、记录问题。

安全沙盒应至少具备四个要素。第一，数据边界清楚。沙盒可以使用脱敏数据、合成数据、历史回放数据或影子系统数据，但不得让未经授权的敏感数据直接进入不确定模型环境。第二，权限边界清楚。模型可以被允许提出建议、生成方案、调用模拟工具，但对于真实交易、生产控制、行政决定、诊疗建议等高影响动作，应保留人工确认和系统隔离。第三，测试场景清楚。沙盒不应只测试常规任务，还要测试异常任务、边界任务、恶意输入、数据冲突、规则变化、模型幻觉、系统超时和多系统联动失败。第四，退出条件清楚。模型什么时候可以从沙盒进入试点，什么时候必须整改，什么时候必须停止，都应有明确标准。

安全沙盒特别适合解决一个现实问题：许多AI风险只有在行业流程中才会显现。通用评测可以发现一部分问题，但发现不了所有问题。金融模型在真实业务中可能受到市场波动、客户行为和合规规则变化影响；工业模型可能受到设备状态、产线节拍和供应链扰动影响；政务模型可能受到政策解释、群众诉求和数据口径影响。只有在行业沙盒中反复测试，才能知道模型是否真正适合进入业务系统。

建议监管部门、行业主管部门、重点用户单位、模型企业、安全机构和高校科研机构共同参与沙盒建设。监管部门提供规则边界，行业主管部门提供场景要求，用户单位提供业务流程，模型企业提供技术系统，安全机构提供评测能力，科研机构提供方法支撑。沙盒结果可作为行业准入、试点扩大和采购验收的重要依据。

八、建议三：建立模型行为与部署过程的证据链机制

前沿模型进入关键行业后，最棘手的问题之一是责任追溯。当系统表现异常时，企业、用户和监管部门需要知道：当时输入是什么，模型输出是什么，调用了哪些工具，访问了哪些数据，是否有人工确认，版本是否发生变化，安全策略是否生效，异常是否被及时发现，后续是否采取了补救措施。如果这些信息缺失，责任就会变成一团雾。

因此，建议建立覆盖模型研发、评测、部署、运行和事件处置的证据链机制。证据链不等于简单日志。它应当围绕责任问题设计，记录足以复盘关键决策的事实。对于一般低风险场景，记录模型版本、输入输出摘要、用户确认和系统状态即可；对于高风险行业场景，应进一步记录数据来源、工具调用、权限变化、人工干预、评测结果、异常告警、回滚记录和整改过程。

证据链机制至少应满足四项要求。第一，完整性。关键事件不能只记录模型输出，而要记录从输入到行动的链条。第二，不可篡改性。重要日志应具备防篡改措施，防止事后选择性删除或修改。第三，最小必要性。证据链不能成为过度收集个人信息和商业秘密的借口，应遵守数据安全、个人信息保护和商业保密要求。第四，可审计性。监管部门、行业主管部门、用户单位或第三方机构在必要条件下，应能够基于授权和程序调取相关证据，用于事故复盘、责任判断和制度改进。

证据链的价值，不只是事后追责。更重要的是，它能反过来提高部署质量。企业知道关键过程会被记录，就会更重视权限设计、人工复核和版本管理；用户知道系统行为可追溯，就会更愿意在关键流程中引入AI；监管部门有证据可看，就能减少凭印象判断和运动式治理。好的证据链，不是让创新背上负担，而是为创新建立信用。

九、建议四：建立分级减速与可逆部署机制

当前沿模型风险上升时，社会需要的不是抽象恐慌，而是清楚的处置程序。建议建立分级减速与可逆部署机制，将不同风险情形对应到不同治理措施。

第一级是常规监测。适用于低风险能力和非关键场景，要求模型服务保留基本日志、用户反馈、异常处理和版本记录。第二级是增强测试。适用于能力显著提升、工具权限扩大、进入新行业场景或出现轻微异常的模型系统，要求补充红队测试、场景压测和第三方复核。第三级是缩限部署。适用于存在明确风险但仍可在控制条件下运行的系统，措施包括限制用户范围、关闭部分工具权限、降低自动化程度、增加人工确认、缩小数据访问范围。第四级是延迟上线。适用于评测发现重大不确定性、行业影响较大、整改尚未完成的系统，要求推迟发布或扩大试点。第五级是临时暂停。适用于出现重大安全事件、严重越权行为、系统性误导、关键基础设施风险或无法解释的异常行为时，要求暂停特定能力或特定场景部署，并启动事故复盘。

可逆部署是分级减速的技术基础。很多AI系统上线后之所以难以治理，是因为缺少回滚路径。建议关键行业AI系统在设计阶段就纳入版本回滚、权限降级、人工接管、模型替换、数据隔离和服务熔断机制。模型不是一次性发布物，而是持续演化系统；治理也不应是一次性审批，而应是持续调整机制。

分级减速还应防止两个极端。一个极端是“只要有风险就停”，这会使行业用户不敢试点，也会让企业失去改进动力。另一个极端是“只要有价值就上”，这会把风险推给用户、社会和监管部门。更合理的路径，是在不同风险等级下采取不同措施，在安全阈值内鼓励创新，在风险上升时及时收窄，在整改完成后允许恢复。这样才能既保持技术活力，也维护公共利益。

十、实施路径：先试点，再标准化，再形成常态化制度

上述机制不宜一夜之间全面铺开。建议采取“三步走”。

第一阶段，选择关键行业和典型场景开展试点。可优先选择金融风控、工业质检与调度、政务智能客服与辅助审批、医疗文书与辅助诊断、能源运维、航运调度等场景，建立前沿模型能力分级、行业沙盒、证据链和分级减速的试点规则。试点重点不是追求覆盖面，而是把机制跑通：谁参与评测，评测哪些内容，证据链记录什么，风险等级如何划分，整改和恢复如何执行。

第二阶段，形成行业标准和操作指南。在试点基础上，总结不同场景的风险指标、测试方法、日志要求、人工复核要求和回滚要求，形成行业标准、团体标准或操作指南。标准应保留弹性，避免把快速变化的技术写死；但也要足够具体，不能只停留在原则表述。尤其是工具调用、自主任务执行、多智能体协同、模型更新和跨系统联动，应形成更细的技术要求。

第三阶段，建立常态化公共治理平台。随着前沿模型更多进入关键行业，应探索建设跨部门、跨行业、跨机构的评测与治理协同平台。平台不一定意味着集中审批所有模型，而是提供评测基准、专家库、事件库、风险案例库、沙盒资源、证据链接口规范和应急处置机制。对低风险创新保持开放，对高风险部署提供专业支撑，对重大事件形成复盘和改进闭环。

在实施过程中，要特别注意保护企业创新动力和商业秘密。前沿模型治理不能变成企业把核心技术无边界上交，也不能变成审批流程拖慢所有研发。合理机制应当是：对公共风险有必要透明，对商业秘密有必要保护；对关键能力有必要测试，对一般创新有必要放活；对重大部署有必要审慎，对探索试验有必要包容。发展和安全不是两条相互抵消的线，而是同一条高质量发展道路上的两个条件。

十一、应避免的三个误区

第一，避免把治理等同于限制。治理的目的不是让技术停在原地，而是让技术进入可被社会吸收的速度。没有治理，关键行业不会真正放心；没有信任，规模化应用也难以持续。

第二，避免把安全等同于内容审核。内容安全是生成式AI治理的重要组成部分，但前沿模型进入关键行业后，真正的风险往往发生在权限、流程、数据、工具和责任链条上。只看输出文本是否合规，远远不够。

第三，避免把企业自律当成全部答案。企业最了解自己的技术，也应承担第一责任；但当前沿模型能力影响公共安全、关键行业和社会信任时，规则不能完全由企业自己制定。政府、行业、用户、第三方机构和公众利益代表都应在合适机制中发挥作用。

总结：让社会拥有与技术速度相匹配的治理能力

人工智能的发展正在进入一个新的阶段。它不再只是生成文字、图片、代码或答案，也正在进入科研、工程、产业和公共服务的深层流程。技术速度越快，社会越需要稳的制度；系统越复杂，治理越不能只靠口号。

“可测试、可追责、可减速”，不是保守的表达，而是一套面向未来的公共能力。可测试，意味着我们不以想象判断风险；可追责，意味着关键过程不消失在黑箱里；可减速，意味着当风险超过社会承受范围时，我们仍然保留调整方向的能力。刹车不是为了拒绝远方，而是为了让道路可以继续延伸。

对中国关键行业而言，前沿人工智能模型的真正价值，不在于制造一时热度，而在于进入真实系统后仍然可靠、可控、可验收。建立前沿模型“可测试、可追责、可减速”的公共治理机制，是为了让人工智能更深地服务产业，也更稳地服务社会。发展需要速度，治理提供方向。只有二者相互成就，人工智能才能从技术浪潮走向制度成熟，从能力展示走向长期信任。

参考资料：

1. OpenAI, A blueprint for democratic governance of frontier AI, 2026-06-03, https://openai.com/index/frontier-safety-blueprint/

2. The White House, Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security, 2026-06-02, https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2026/06/promoting-advanced-artificial-intelligence-innovation-and-security/

3. Anthropic, When AI builds itself: Our progress toward recursive self-improvement, and its implications, 2026-06-04, https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

4. AP News, Anthropic urges industry coordination to allow for a ‘pause’ in AI development if risks grow, 2026-06-05, https://apnews.com/article/anthropic-artificial-intelligence-ai-938c99158e5953601cf3322f1cec12af

5. 国家互联网信息办公室等七部门，《生成式人工智能服务管理暂行办法》，2023-07-13发布，2023-08-15施行，https://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898326795531.htm

6. 全国网络安全标准化技术委员会，《生成式人工智能服务安全基本要求》，2024，https://www.tc260.org.cn/upload/2024-03-01/1709282398070082466.pdf

瑞泊简介

瑞泊(XrayBot)定位为「行业超脑」构建者，领先的人工智能国家高新技术企业、专精特新企业、国家双软认证企业、科研成果转移转化基地、「北京市通用人工智能产业创新伙伴计划成员」大模型伙伴成员企业，2025年国家重点研发计划中标单位，国家级科研机构科技成果转移转化一等奖获得者，2024中关村论坛年会北京市人工智能行业大模型创新应用大赛一等奖获得者，2023年中国十大大模型案例及国家特色产业集群赋能典型案例大奖获得者、中国AI金雁奖“技术创新大奖”获得者。瑞泊坚守人工智能核心技术多年，2018年起即与国际主流的AI实验室同步开始了大模型技术的研发，是中国最早进入这一领域的机构之一。瑞泊「行业超脑」及「VIDYA」智慧认知大模型专注垂直行业领域，2026年3月发布「VIDYA X2」行业推理大模型并发布全栈智算一体机，服务金融、航运、工业、政务、医疗、教育、IT运维等众多行业，为企业集团、政府机构、城市建设“量身定制”注重降本增效及价值创造的数字化建设及转型解决方案。面向各垂直行业关键业务流程，瑞泊“嵌入式”的合作模式长期陪同客户逐步实现“一切业务数据化，一切数据业务化”的真正数字化转型。瑞泊核心团队的成员均来国内外著名高校相关领域的教授或博士，他们或曾担任世界五百强高科技企业的核心高管，或曾为国家级科研机构的学术领导者及技术专家；同时，瑞泊联合国家顶尖科研机构成立了联合试验室，确保了所交付项目理念的前瞻性与技术的先进性。瑞泊是中国目前在行业大模型领域中进入行业数量、获得商业合同数量、订单金额及与各大行业头部企业成立联合实验室数量领先的AI专业公司。瑞泊所有的产品均基于完全自主知识产权的核心技术，注重复杂业务逻辑与人工智能技术深度融合，善于将人类智能与机器智能无缝衔接，共生互补。伴随着全球范围内大模型等关键技术的突破以及瑞泊「VIDYA」智慧认知大模型的大规模商用，通用人工智能（AGI）及激动人心的全数字化世界正加速到来，瑞泊始终与您相伴，拥抱未来！

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