How Agentic AI is Reshaping Enterprise Workflows in 2025
Център за ресурси
От насоки за работа с една страница до уеб семинари – отидете зад кулисите, за да научите как Uber AI Solutions предоставя висококачествено етикетиране на дан ни, тестване на продукти и локализиране за приложения с генеративен изкуствен интелект, AI/ML, LLM, ADAS, картографиране, NLP, AR/VR, компютърно зрение, роботика и много други.
Представяме Uber AI решения
С над 9 години опит в управлението на мащабни операции за етикетиране на данни, ние предлагаме над 30 разширени възможности, включително анотиране на изображения и видео, текстово етикетиране, 3D обработка на облак от точки, семантично сегментиране, маркиране на намерения, откриване на настроението, транскрипция на документи, синтетични данни генериране, проследяване на обекти и анотиране на LiDAR.
Многоезичната ни поддръжка обхваща над 100 езика, които обхващат европейски, азиатски, близкоизточни и латиноамерикански диалекти, което гарантира цялостно обучение по модел на изкуствен интелект за различни глобални приложения.
Нашите решения включват:
Анотиране и етикетиране на данни: Експертни и прецизни услуги за анотиране на текст, аудио, изображения, видео и много други технологии
Тестване на продукти: Ефективно тестване на продукти с гъвкави SLA, разнообразни рамки, над 3 000 тестови устройства, всичко оптимизирано за ускорен цикъл на пускане
Език и локализация: Световно ниво на потребителско изживяване за всеки, навсякъде
Human-in-the-Loop Validation for Physical AI
In the race to deploy robots, drones, and autonomous vehicles, speed matters — but safety and trust matter more. A single mis-labeled object can lead to costly failures or safety incidents. That’s why leading AI companies are turning to Human-in-the-Loop (HITL) validation to ensure their models behave reliably in unstructured environments.
Етикетиране на данни за генеративен изкуствен интелект: Изчерпателно ръководство
Това ръководство ще проучи значението на етикетирането на данните при генеративния изкуствен интелект, типовете данни, които трябва да бъдат етикетирани, и как точното етикетиране може да подобри творческите възможности на вашите модели с изкуствен интелект. Независимо дали генерирате реалистични изображения, текст или код с изкуствения интелект, който създавате, разбирането как ефективно да етикетирате данните е от ключово значение за получаването на висококачествени резултати.
How Scalable 3D Sensor Fusion Labeling Powers the Next Wave of Physical AI
Every robot that navigates a factory floor, every autonomous vehicle that detects a pedestrian, and every drone that lands on a moving target relies on one thing: high-quality labeled data. Yet as physical AI becomes more complex, so does its data pipeline. Robotics and autonomous systems must make sense of inputs from cameras, lidars, radars, IMUs and GPS sensors — often in real time. This is where 3D sensor fusion labeling becomes mission-critical.
Разгледайте темите на нашите ресурси
Независимо дали сте любител на изкуствения интелект/машинно обучение, или ръководите екип, фокусиран върху етикетирането на данни, тестването на продукти или локализирането, или се интересувате от партньорство с нас – ще намерите подходящия ресурс за вас.
Агентичен AI + генеративен AI: Следващата граница за вземане на корпоративни решения
Изграждане на доверие в агентския изкуствен интелект: Управление, намаляване на предубеж денията и отговорен изкуствен интелект в мащаб
От автоматизация към автономност: Как изкуственият интелект на агентите променя корпоративните работни потоци през 2025 г
Корпоративни рамки за изграждане на системи с изкуствен интелект за агенти в мащаби
Техническият стек на агента с изкуствен интелект: От какво се нуждаят предприятията за мащабно внедряване през 2026 г
Икономиката на агентския изкуствен интелект: По-бързо представяне на пазара, по-ниски разходи, по-високо качество
Решения за изкуствен интелект от Uber за генеративен изкуствен интелект
Решения за индустрии
Индустрии
Ръководства