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简化信息发现并自动化重复性任务
MRU面临庞大的分散机构知识和重复性任务，涉及37,000名员工，阻碍了生产力。MRU构建了一个内部、由Llama驱动的GPT解决方案，本地部署以确保安全。该解决方案使用Llama模型和SGT创建专门的AI代理（例如职位描述助手、合同审查员），自动化知识工作并安全地提供专家协助。
大型研究型大学（MRU）发布于 2026年7月27日阅读 0
编写职位描述的时间减少62%
未披露
搜索人力资源、财务和设施政策及文档的时间减少87%
未披露
分析和修改合同的时间减少80%
未披露
01
业务背景
MRU面临庞大的分散机构知识和重复性任务，涉及37,000名员工，阻碍了生产力。MRU构建了一个内部、由Llama驱动的GPT解决方案，本地部署以确保安全。该解决方案使用Llama模型和SGT创建专门的AI代理（例如职位描述助手、合同审查员），自动化知识工作并安全地提供专家协助。
02
遇到的问题
03
AI 解决方案
04
实施结果
编写职位描述的时间减少62%：
搜索人力资源、财务和设施政策及文档的时间减少87%：
分析和修改合同的时间减少80%：
由于本地部署和SGT，机构数据保持安全和私密：
上市时间优势，使MRU成为AI应用的领导者：
能够快速采用更新版本的Llama（创新周期从数月缩短至数周/天）：
05
风险与边界
客户 / 负责人引述
“”
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。