2025年4月10日，根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，北京市新增19款已完成备案的生成式人工智能服务名单，天云数据大模型产品Elpis成功通过备案。
此前，Elpis产品工具 通过互联网信息服务境内深度合成服务算法备案清单，天云数据自主研发的「虚拟数字人生成算法」、「智能文本生成算法」顺利通过备案认证，“大模型+算法”双重权威认证，天云数据技术体系将进一步助力AI应用高质量发展。
算法备案
企业AI发展的必由之路
数字化时代，AI 业务深刻地改变着人们的生活与工作方式。而对AI业务来说，算法扮演着至关重要的角色。算法是AI业务的 “大脑”，决定着 AI 系统如何处理数据、做出决策；从信息安全角度看，一些未经备案审查的算法，可能在用户不知情的情况下，过度收集、滥用个人信息。
《互联网信息服务深度合成管理规定》第十九条明确规定，具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者，应当按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行备案和变更、注销备案手续。天云数据在2024年即已通过国家网信办《生成式人工智能服务已备案信息公告》
此次大模型备案再获通过，形成"大模型+算法"双重合规保障体系，为技术落地构筑坚实护城河。
天云数据Elpis
实现从智能生产内容到规模化AI流水线生产内容
天云数据大模型能提供什么服务？天云数据提供国产化GPU异构算力调度、多算法框架兼容、数据标注、及大模型SFT微调(LoRA、P-tuning v2 、Freeze及Prompt-Tuning)等模型发布一体化管理平台、大模型服务（RAG自动化流程、plugin插件、prompt语义工程）、数字人（语音克隆、形象训练、视频生成）、数字空间生成，为AIGC企业提供强大的模型训练能力和应用开发能力。
1.
SFT大模型微调
ELpis基于天云数据多年积累的AI建模能力，为大模型开发者提供一站式模型训练和微调能力，支持对GPU的算力优化、支持大模型的预训练、指令微调、支持ColossalAI \ deepspeed \ Megatron等大模型训练框架。
2.
RLHF人类反馈强化学习
大模型应用对话过程中会加入生成反馈功能，将用户对生成结果的返回保存并再用于大模型调优，通过这种方式实现大模型的持续优化。此外，Elpis会记录用户与大模型的对话记录，可通过平台对对话记录进行再次标注，从而用于大模型调优。
3.
Prompt-Engine提示词工程
Elpis允许用户对大模型提示词进行编排和调试，通过预设变量灵活开发大模型应用。此外，使用知识库和插件能力作为大模型能力扩展，增加大模型生成能力。针对不会写提示词的客户推出一键提示词优化，提高提示词生成准确度。
4.
RAG知识检索增强
向量数据库
通过将模型与向量数据库结合，可以让模型拥有外部知识能力，可以添加用户个性化数据，并根据策略检索返回，补充大模型知识能力，大模型在回答时可使用这些额外的向量数据做出更精确的判断和回答。
数据标注
Elpis平台拥有完整的数据标注能力，支持从预处理文本切分到标注和质检的全流程智能数据处理。借助Elpis平台的智能标注能力，用户可以快速完成数据准备并建立向量知识库。
5.
Agents智能体
多智能体交互
通过智能体特有的“观察-行动-反馈”自我强化机制，融合窄领域大模型的生成和理解能力，在对抗推演环境中进行多智能体的自动化交互，结合向量数据库的多模态智能体记忆流，可自主回溯历史数据并制定高阶行动。通过自主的任务生成、任务排序实现窄场景的开放式预知对抗推演。
复杂任务判断
使用由大模型驱动的任务生成模型和任务优先级模型对智能体的行为调度，自动对任务的时效性、重要性和相关性等属性进行推理排序执行。技术采用智能体使用记忆机制，基于向量数据对历史和环境内的数据进行存储和获取，整体流程模拟了人类的决策流程中的观察-回忆-计划-执行-记忆。
此外，天云数据大模型Elpis强化学习版本即将上线。今年初，DeepSeek刷榜了大模型性能指标，依靠思维链的拆解完成更复杂任务推理，使用强化学习框架和微调训练框架。大模型已经进入后训练时代了，强化学习与大模型的结合，可以实现“知识”与“决策”的融合，整体呈现的不仅是功能，更是关键指标和性能表现。大模型提供知识基础和语义理解，RL提供目标驱动的优化能力。一个做底层执行，一个做高层规划，分工明确，高效互补。AI建设是不是要考虑实际情况，因地制宜，PK参数已经没有意义。大模型与强化学习协同，不仅可以填补彼此的能力缺口，在应用场景上实现从“工具”到“智能体”的进化，也是未来AI迈向通用人工智能（AGI）的必经之路。
