在试用阶段，用户反馈涵盖系统适配、安装包体积等问题，同时提出快速目标检测、识别准确性提升、支持更多部署设备等多项实用需求。研发团队据此开展设计与功能测试，推动最新版本的迭代升级。

核心改进与部署体验

- 容器化安装与部署：通过镜像实现环境一体化部署，消除开发测试环境差异，显著降低部署难度与环境不兼容风险。

- 跨平台统一体验：采用前后端分离的架构，分别在 Linux 与 Windows 上提供一致的客户端体验，降低安装包体积，确保跨系统的交互一致性。

- 多设备一键部署：在零代码开发配置界面可直接选择目标设备，生成适配瑞芯微、安卓与服务器等多类设备的可执行程序，满足不同场景的快速落地需求。

快速目标检测与识别

在智能应用验证模块中加入快速检测与识别能力，内置若干常用模型可实现目标的快速检测与型号识别（如具体型号的识别）。对于难以识别的类别，通过简单的输入与操作将新型号录入，便于后续准确定义该类别。无法检测的目标也可通过零代码开发生成所需模型并导入模型库，支持定制化的快速检测与识别需求。

麟卓睿启的核心功能

- 数据标注与清洗提升效率：基于深度神经网络的标注算法在解决“低样本、语义鸿沟”带来的一系列挑战时，整合数据清洗与增强功能，在保障质量的前提下提升标注速度，显著降低时空成本，使有限样本也能更高效地驱动模型训练。

- 训练可追踪与超参调优支持：在模型训练过程中记录关键元数据与评估指标，为高精度需求或特定超参数的用户提供可插桩的调优手段。通过简易调参配置与算法选择，将超参数与模型收敛指标动态绑定，帮助快速定位代码问题，减少凭经验调参的成本。

- 多算子协同与编排：支持在同一开发环境中对多个算子进行配置与生成，便捷实现算子之间的交互与编排，通过接口实现不同算子的互操作性，降低阅读、修改与调试代码的复杂性。

- 零代码模板与跨行业解决方案：提供覆盖工业检测、教育等领域的优秀人工智能项目模板，通过可视化人机交互配置数据集路径、训练批次等参数，即可完成建模并快速部署到实际场景，辅以智能标注、模型优化、高性能计算与快速部署等工具，在不同领域实现快速落地。

- 跨语言开发与全栈工具链：整合 C/C++、Java、Python、Fortran、JS、Go 等主流语言的开发、编译、调试、代码提示与重构等能力，覆盖从模型开发到应用落地的全流程需求，满足多领域开发者的技术栈偏好。mile米乐

- 环境冲突的高效化解决：针对AI应用常见的运行环境冲突，集成多组常用运行环境，提供环境切换能力，降低 CUDA、框架、cuDNN 等版本不兼容带来的影响，提升稳定性与可移植性。

- 国产化适配与全栈落地能力：支持面向国产硬件的架构与操作系统，如飞腾、鲲鹏 ARM 架构，以及麒麟、统信 UOS、深度操作系统等。结合私有云 NVIDIA GPU 服务器实现模型训练，并将训练成果部署至瑞芯微等边缘设备，覆盖从开发到边缘落地的全场景使用需求，提升国产硬件生态的应用能力。

面向未来的在线体验与工单模式

将推出在线体验版本，用户可在官方平台的体验版中体验更多功能，如智能标注系统等，同时引入工单式的任务申请机制。通过提交智能标注、离线部署、高性能算子自动生成等工单，研发团队将基于工单内容为用户定制专属任务成果，进一步提升数据准备、模型训练与应用部署等环节的体验与效果。