核心技术
真实业务环境的开放性和不确定性，使得在不干扰真实用户的前提下进行策略决策优化变得异常困难。
理想的解决方案是创建一个无限接近真实的虚拟环境，以历史用户数据和环境信息为基础进行模拟和测试。
南栖仙策凭借多年的机器学习研究经验，结合独创的“数据克隆”技术，成功构建了这样的高度逼真虚拟环境，精准还原真实业务系统的动态特性和运行规律。
企业可以在这个安全可靠的虚拟环境中进行业务分析、策略探索和验证，从而有效规避了与真实业务环境交互地潜在风险和高昂成本。
构建世界模型
即使从有限样本，也能构建出在未见情况下正常响应的世界模型。
真实业务环境的开放性和不确定性，使得在不干扰真实用户的前提下进行策略优化变得困难。理想的解决方案是创建一个无限接近真实的虚拟世界模型，以历史用户数据和环境信息为基础进行模拟和测试。南栖仙策凭借多年的机器学习研究经验，结合独创的“数据克隆”技术，成功构建了这样的高度逼真的虚拟世界模型，精准还原真实业务系统的动态特性和运行规律。支撑系统在信息缺失场景下完成控制策略验证与预演，降低实际部署风险。
高效强化学习
新算法极大削减环境交互数量，加速模型的部署与更新。
面向工业控制高频交互需求，南栖仙策基于多年的强化学习研究经验，并结合独创的“数据克隆”技术构建的高度逼真的虚拟世界模型，研发了先进的策略优化算法。可在虚拟世界模型中进行策略探索和迭代，根据预设目标自动调整和优化最终找到最优策略，实现收益最大化或其他目标，从而安全有效地迭代业务系统策略。
协作对抗博弈
在复杂博弈环境下，既能协同合作达成共同目标，又能在竞争中脱颖而出。
面向多智能体调度等复杂工业场景，构建混合合作-竞争博弈分层决策框架。底层智能体通过协同学习实现全局目标，上层引入竞争机制动态分配资源，让智能体在动态目标下自主平衡协作与竞争，实现复杂工业系统全局最优调控。
在线模型适配
主动适配业务部署环境，在不断改变的现实环境中维持最佳性能。
研发「环境感知-参数自校正」闭环系统，可实时感知生产环境变化，动态调整控制模型参数，实现模型参数的毫秒级动态调优。在持续变化的环境中，保障系统在全生命周期内持续满足性能指标。