AI 系统安全
我们探索如何发现和研究 AI 系统中的异常及不期望行为，目标是提高可见性，为后续处理提供更清晰的依据。
工作仍处于早期，重点是范围明确的研究和充分评估。
我们的安全理念 ↗项目 / MATHISEN DYNAMICS
我们构建什么。
也探索什么。
从具体产品到背后的技术，了解我们的开发工作、各项目的目标及推进方式。
L产品开发中
01 / LISA ACCOUNTING
更清晰。
更少凭证混乱。
Lisa 是我们正在开发的会计助手，帮助提取文档信息，并指出需要核对的内容。
初期重点是实际文档工作：收据、凭证及其中的信息。用户应能查看依据、修正信息并跟进不明确的内容。
我们如何开发 Lisa
我们逐步开发功能，并在具体工作流程中测试。同时评估信息、审核环节和用户体验，让 AI 支持使工作更容易理解。
咨询 Lisa ↗LLisaAccounting示例
从凭证到清晰概览
kvittering_001.pdf文档 · 示例数据
PDF凭证信息
- 供应商
- 示例供应商 AS
- 日期
- 2026年10月26日
- 总额
- 1,200.00 挪威克朗
需要再次核查
同一凭证出现了两次？
这些文档可能重复。
kvittering_001.pdf2026年10月26日1,200.00 挪威克朗
kvittering_kopi.pdf2026年10月26日1,200.00 挪威克朗
您的判断很重要。
AI 帮助查找信息。您负责核对并判断是否正确。
- 查看信息来源文档
- 修正错误
- 跟进尚未解决的问题
使用示例数据的演示。Lisa 仍在开发中。
C内部平台 · 持续开发中
02 / ZILNO CORE
共享的基础。
更多可能。
Zilno Core 是连接我们的 AI 智能体与其所用模型的基础设施。
共享基础使多个智能体和产品更容易继续开发，无需每次从头开始。Core 是模型周边的基础设施，与 ZLM 的语言模型研究是不同项目。
我们如何开发 Core
我们分步骤扩展平台，测试各部分的协作，并利用 Aria 等内部项目的经验，建立清晰、灵活且可控的开发基础。
共同的连接
AI 智能体
CZilno Core
语言模型
简化概念图Z实验性开发项目
03 / ZLM — ZILNO LANGUAGE MODELS
我们的语言模型。
长期开发。
ZLM 是我们开发和训练自有语言模型的项目。
我们从明确的任务和受控实验开始，研究模型学到了什么、如何处理新示例，以及哪些改进真正有效。
我们如何开展 ZLM
我们逐步开发、测量和比较，将训练与评估结合，在理解结果后再继续推进。ZLM 是研发项目，并非已完成的通用 AI 服务。
开发→训练→评估
理解结果。
根据所得继续改进。
04 / 其他开发方向
新想法。
深入探索。
Aria 与实际 AI 协作
Aria 为我们提供了探索 AI 智能体如何参与日常工作的环境，将对话、语音和实用工具结合起来。
我们利用这些经验改善人与 AI 的协作。
让 Aria 自我介绍 ↗一起找出办法
对某个项目感兴趣？
欢迎就 Lisa、Core、我们的语言模型或合作机会联系我们。
从实用建议、AI 协助到较大的数字开发项目，我们都可以提供帮助。欢迎联系，共同了解您的需求。
post@mathisen-dynamics.no