先看要完成的工作，再决定如何组合。
本服务域属于“让智能可用”。具体模块围绕目标、输入、风险与责任组合，不预设固定工具套餐。
先确认真正的问题
基础模型选择、适配与路由；预测、分类、推荐、因果与优化；视觉、语音、时序、空间与多模态
再组合所需能力
基准测试与模型选型；提示、微调、蒸馏与适配；传统机器学习与统计建模；优化、仿真与强化学习；模型组合、路由与成本控制
最后写清交付成果
模型/算法技术方案；基准、评价集与实验记录；可复现训练/推理包；模型卡、限制与风险说明
把“完成”写成可以复核的证据。
每项指标都要有基线、方法、数据来源、有效窗口、具名责任人与停止条件。指标帮助作出决定，不构成结果保证。
任务质量与鲁棒性
在项目范围确认时定义基线、测量方法、责任人和证据要求。
延迟、吞吐与成本
在项目范围确认时定义基线、测量方法、责任人和证据要求。
偏差、公平与稳定性
在项目范围确认时定义基线、测量方法、责任人和证据要求。
可复现性与回归通过率
在项目范围确认时定义基线、测量方法、责任人和证据要求。
没有依赖与决定权，就没有真实范围。
进入服务前需要具备
高质量训练/评价数据；算力与运行环境；可接受风险阈值
具名人员保留最终决定
技术和业务负责人批准模型用途、评价阈值、限制与变更。
描述目标，形成第一版服务组合。
匹配结果只是起点。最终范围仍由目标、输入、责任、交付物、评价协议、人工决策点与停止条件共同确认。
公开服务域说明 · 按项目确认范围 · 不构成全能力自营、生产就绪或结果保证