把算法能力工程化，让大模型在真实业务里跑起来、用起来、对外输出。
交付物流垂域行业大模型一期，并支撑对外发布。核心是把算法能力与工程边界打通，沉淀出"数据—算法—工程—业务"的闭环方法论，逐步探索一条对外标准化输出算法能力的路线。
大模型的效果与工程边界长期割裂，Demo 很美，却难直接服务真实业务。
数据安全与合规驱动私有部署、微调与工作流编排，不能简单调用公有 API。
缺乏可复用、可对外输出的标准化做法，每次都从零搭，成本高、难复制。
明确私有化部署(xinference)、微调(ms-swift)、工作流(Dify/MaxKB)的技术路线，兼顾效果与成本。
支撑一期上线并在行业展会对外发布，期间完成十余次大模型相关汇报与演示。
落地"Hscode 查询"等多类智能体，覆盖查询、客服、工单审批等真实业务场景。
对外技术分享 10+ 次，牵头完成 3 篇专利写作，形成可复用的标准化工程模板。
除对外发布的大模型一期，还对内响应 AI 赋能需求，已上线智能转表助手、纾困智能客服、智能工单审批等多类智能体，覆盖不同业务形态。
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