Ressourcecenter

Gå med bag kulisserne for at finde ud af, hvordan Uber AI Solutions leverer datamærkning af høj kvalitet, produkttests og lokalisering af generative AI-applikationer, AI/ML, LLM'er, ADAS, kortlægning, NLP, lige fra enkeltpersoner til vejledninger til webinarer, AR/VR, computervision, robotteknologi og meget mere.

Præsenterer Uber AI-løsninger

Med over 9 års ekspertise i at administrere datamærkning i stor skala tilbyder vi mere end 30 avancerede funktioner, herunder billed- og videokommentarer, tekstmærkning, 3D-punktskybehandling, semantisk segmentering, hensigtstagging, registrering af følelser, dokumenttransskription og syntetiske data generering, objektsporing og LiDAR-kommentarer.

Vores flersprogede support spænder over 100 sprog og dækker europæiske, asiatiske, mellemøstlige og latinamerikanske dialekter, hvilket sikrer omfattende træning i AI-model til forskellige globale applikationer.

Vores løsninger omfatter:

Dataannotering og mærkning: Eksperttjenester med præcis annotering af tekst, lyd, billeder, video og mange andre teknologier
Produkttest: Effektiv produkttest med fleksible SLA’er, forskellige frameworks, over 3.000 test-enheder – alt sammen optimeret til en hurtigere udgivelsescyklus
Sprog og lokalisering: Førsteklasses brugeroplevelse for alle, overalt

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.

Læs den fremhævede artikel

Datamærkning for generativ AI: En omfattende vejledning

Denne vejledning undersøger betydningen af datamærkning i generativ AI, de typer data, der skal mærkes, og hvordan nøjagtig mærkning kan forbedre dine AI-modellers kreative muligheder. Uanset om du genererer realistiske billeder, tekst eller kode med den AI, du opbygger, er det afgørende at forstå, hvordan man mærker data effektivt, for at producere output af høj kvalitet.

Læs den fremhævede artikel

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.

Læs den fremhævede artikel

Se vores ressourceemner

Uanset om du er AI/ML-entusiast, eller du leder et team, der fokuserer på datamærkning, produkttest eller lokalisering, eller du er interesseret i at samarbejde med os, så finder du den rigtige ressource til dig.