1、针对模型合规及伦理风险（公平歧视、特殊群体保护、前沿风险包括AI滥用、AI意识与过拟人化、AI响应、危机干预等风险），能结合自身学科研究，制定大模型伦理规约，平衡模型安全性和有用性。 2、伦理红队（Red Teaming）运营。组织并联动国内顶尖高校、研究机构及行业专家，开展系统性模型规约制定，挖掘潜在伦理风险，推动形成行业共识。 3、构建科学、全面的伦理评测集。设计并落地覆盖多维度风险场景的伦理评测基准（Benchmark），融合黑盒评测与白盒神经元分析，深入解析模型“为何如此回答”，实现从“发现问题”到“理解根源”的跃迁。 4、驱动价值观对齐闭环：基于评测洞察，生产高质量的人类价值观对齐数据集，赋能基座模型后训练，并通过迭代验证持续提升模型的伦理鲁棒性。