规范算法实验记录，确保实验可复现、结论可追踪，沉淀团队知识。
利用LLM自动分析代码或需求文档，生成覆盖率高的自动化测试脚本。
帮助技术团队评估Llama系列模型在商业场景中的可用性、成本及合规性。
策划一场专注于AI应用落地（GenAI Hackathon）的内部竞赛，激发全员创新。
帮助企业监控和优化LLM API（如OpenAI/Anthropic）的调用成本。
规范数据团队的操作流程，利用自动化工具提升标注效率和数据质量。
帮助端侧AI工程师将模型高效部署到移动端或嵌入式设备，降低延迟与功耗。
指导新入职的算法工程师快速搭建标准、可复现的深度学习开发环境。
帮助AI架构师设计具备自主推理与工具调用能力的Agent系统。
指导算法工程师进行LLM的微调训练，使模型掌握特定领域的知识或风格。
为CTO规划研发全流程的AI工具引入策略，实现软件工程的智能化升级。
辅助安全团队设计AIGC应用的输入/输出过滤层，防止有害内容生成。
帮助开发团队统一配置Copilot/Codeium等AI助手，提升编码效率同时保障安全。
指导MLOps团队构建GPU资源池，实现算力的统一调度、共享与隔离。
帮助AI工程师优化大模型的推理性能，降低首字延迟（TTFT）并提升吞吐量。
协助IT采购与架构师规划私有化部署大模型所需的GPU服务器硬件配置。
指导数据库管理员调优Milvus向量数据库，在查询速度与召回率之间找到平衡点。
帮助团队建立标准化的提示词编写规范，提升大模型输出的质量与稳定性。
指导AI架构师构建基于私有数据的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统核心架构。
指导AI工程师利用LangChain框架设计LLM应用，实现复杂的业务逻辑编排。