HyperCycle ML自动建模技术，使企业数据自动变为高维模型。无需机器学习技能，无需人工干预，从特征构建、特征组合、到算法选择、算法调参，全流程自动完成，降低AI应用门槛，为企业降低总拥有成本（TCO）。

第四范式自研超高维算法，能处理百亿到万亿级别的数据特征；与传统AI算法相比，除了可利用宏观/高频特征，也能有效覆盖微观/长尾特征，大幅提升模型预测精准度，提高企业业务成功率。

HyperCycle ML自动建模技术，支持万亿级特征计算任务，在大数据量场景下，计算效率可达Spark数百甚至数千倍，在普遍场景效果达到专业数据科学家水平，且支持根据数据量和计算时效的要求进行扩容，扩容后总体处理能力呈线性增加，企业使用HyperCycle ML即可低成本拥有稀缺、强大的自主AI能力。

第四范式独创“机器学习圈”理论，支撑人工智能应用系统，覆盖AI应用构建全流程。模型可根据业务变化进行自我迭代，防止模型效果衰减，实时支撑企业业务决策。

模型可快速上线，也可根据需求自动上线。系统支持资源自动弹性伸缩。

企业多业务共同使用，边际成本降低，资产共用、沉淀企业数据知识库。

服务监控运维中心以可视化指标形式展现，使服务可追踪、可运维。

指标中心提供包含业务反馈指标、模型指标、监控运维指标在内的指标体系，方便用户追踪监控业务效果，分析业务趋势。特有自定义指标计算，更加贴近客户业务。不仅如此，指标中心提供可视化的指标呈现形式，提升了指标查看与用户工作交流与汇报的效率。

在各类场景的AI应用中，第四范式总结抽象出了一批特定场景的解决方案，对于匹配方案的客户场景，可直接应用Sage HyperCycle ML取得好的专家建模效果。

专业的团队、部门能够通过HyperCycle ML为自己的依赖方定制自己适用的解决方案，最大化专业人员的价值沉淀。

已购买的解决方案和用户自己开发的解决方案，都将进入方案仓库。用户可以在想要解决的问题场景里，一键应用相应解决方案，导入对应的数据后，即可开启一键建模，享受全流程、端到端的AI应用体验。