客户隐私
在模型工作开始之前，边界、留存、访问与评估要求必须被清晰界定。
技术焦点
本地 AI、私有数据与实施支持。
我们贴近真实实施面开展工作：架构、原型、部署、评审与交接。
商业机密
在模型工作开始之前，边界、留存、访问与评估要求必须被清晰界定。
专利敏感型研发
在模型工作开始之前，边界、留存、访问与评估要求必须被清晰界定。
受监管工作流
在模型工作开始之前，边界、留存、访问与评估要求必须被清晰界定。
边缘延迟
在模型工作开始之前，边界、留存、访问与评估要求必须被清晰界定。
气隙系统
在模型工作开始之前，边界、留存、访问与评估要求必须被清晰界定。
FDE 方法
贴近真实环境开展工作。
FDE 让工程工作始终贴近实际的数据约束、运行路径与用户反馈。必要时我们现场协作；当远程更利于快速推进时，也以远程方式工作。
步骤 01
私有数据边界
在训练开始之前，先梳理来源类别、流转约束、保留规则与审阅预期。
创造物
面向本地与私有基础设施的产品。
Random Walk 构建面向客户可控工作流、本地数据基础设施、隐私保护执行与结算感知协作的产品。
[PRODUCTION-TOOL]
Apple Silicon 上的本地 AI。
通过本地工作流在设备端运行、适配、基准测试并服务模型，让推理与评估贴近机器本身。
本地 AI 运行时 / 设备端推理 / 隐私基础设施
继续阅读 ->[PRODUCT-EXPERIMENT]
按 Token 计量的 Agent 工作。
面向 Agent 运行时工作的市场，使用量可按 token 输出计量，结算可随流式执行推进。
Agent 运行时工作 / 按使用量结算 / 流式执行
继续阅读 ->[REFERENCE]
基于 Fiber 的社区结算。
将基于 CKB Fiber 的打赏、创作者奖励、余额与提现带入社区平台，同时不要求用户理解复杂链上流程。
社区奖励 / Fiber Network / 结算基础设施
继续阅读 ->案例
真实约束下的应用系统。
这些案例展示 Random Walk 如何为具体团队与运行环境塑造私有 AI、本地数据基础设施和客户可控部署模式。
服务
面向受约束系统的能力领域。
私有 AI 系统、本地数据基础设施、部署架构、隐私边界，以及客户可控基础设施。
模型训练数据集准备
将领域材料转化为结构化的 Train / Validation / Test 数据集，使其可被审阅、版本化，并用于本地模型适配。
交付物: 数据集包 · 数据集清单 · 数据拆分依据
LoRA 适配器开发
为客户专属任务训练适配器，并连同训练记录、模型引用、评估摘要与启用说明一并交付。
交付物: LoRA 适配器 · 训练配置 · 训练运行记录
融合模型交付
在合约约定下，将调优后的行为封装为私有授权的融合模型，用于客户可控环境。
交付物: 融合模型 artifact · 私有许可条款 · 部署说明
评估与证据
产出可审阅的评估 artifact，使安全、合规与工程团队能够在部署前判断模型行为。
交付物: 任务评估 · 回归检查 · 测试集摘要
私有部署
在 Apple Silicon、本地 GPU 服务器、私有云、客户 VPC、离线隔离系统与边缘设备中部署模型系统。
交付物: 部署 runbook · Runtime 配置 · 访问路径
FDE 支持
支持远程与现场实施，尤其是在私有模型工作流被引入真实使用场景的阶段。
交付物: FDE 引入支持 · 远程工程支持 · 支持交接
安全
边界、证据、责任。
私有部署、最小权限、审计日志、评估证据与所有权，都是交付的一部分，而非事后补充。
约束登记记录隐私、合规与部署约束。
数据集清单记录来源、转换、排除项与保留策略。
训练运行记录记录模型、数据集、适配器、runtime 与参数。
评估报告保留行为测试、基准结果、失败案例与限制。
部署 runbook说明安装、访问、监控、回滚与所有权。
变更日志持续追踪模型、数据、适配器与 runtime 的变化。
传承
一个技术工作室，而非软件货架。
Random Walk 以工程工作室的方式运作：理解约束，设计结构，验证结果，然后将系统交付到真实运行之中。
隐私工程 / 数据平台 / 分布式基础设施 / 密码学系统 / 本地优先产品设计 / AI/ML 系统