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。



我们贴近真实实施面开展工作:架构、原型、部署、评审与交接。

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。
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。
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。
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。
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。
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 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。
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。

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。
重点活动
一场东京聚会,面向那些希望亲手塑造、运行并拥有自己 AI 的人。
个人 AI 应该近到可以触摸、调整,并值得信任。
2026 年 3 月 30 日 · 日本东京
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。
运营 / 内部工具
为围绕内部流程、客户敏感记录、自动化与受控部署建设私有模型流程的团队,提供一种合作样式。
研究 / IP
面向研究与重 IP 工作室的示例合作模式,适用于需要在专有知识之上构建私有模型工作流的团队。
内容 / 设计 / 制作
面向工作室的示例合作模式,适用于希望围绕风格、制作资产、可复用知识与评审集构建本地模型工作流的团队。
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。

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

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

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

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

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

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
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。

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