受众
专业团队 / 工作室
关于 Random Walk
构建始终由你掌控的 AI 系统。
Random Walk 是一家私密 AI 技术工作室。我们与专业团队、独立工作室，以及需要清晰数据边界的企业合作，帮助他们在自有环境中部署系统。
Field Deployment Engineering
FDE 让工程决策贴近真实环境。
FDE（Forward Deployed Engineering，现场工程协作）连接模型、数据、部署环境与用户反馈。项目并不默认需要现场推进；在必要时我们到现场协作，在远程更合适时则以远程方式推进。
模式
FDE 协作
产出
私密 AI 系统
原则
清晰、克制、可验证。
我们重视清晰的边界、少数真正重要的能力，以及由证据支撑的工程成果。每一次训练、合并、评估与部署，都应说明来源、方法、风险与责任。
原则 01
从真实问题出发
我们不会先销售一个模型。我们先理解客户为何需要 private AI。
原则 02
让系统始终可控
数据、模型与 runtime environments，都需要契合客户自身的边界。
原则 03
交付可审阅的结果
Training、evaluation、deployment 与 limitations，都应清晰呈现给客户团队。
原则 04
让项目进入真实使用
通过 FDE collaboration，我们连接 prototype、deployment 与 handoff。
交付
从交付物定义工作。
每个项目都会先明确数据范围、模型路径、运行环境、验收标准与维护模式，再进入适配、评估、部署与支持。
从边界开始
数据位于何处，模型在何处运行，结果如何流转，以及每一步由谁批准。
让能力保持聚焦
先构建少数真正关键的模型工作流；只有当证据支持时，再继续扩展。
留下可被接手的工作
交付之后，运行时行为、限制、评估记录与后续支持依然清楚可循。