Agentic AI 如何於 2025 年重塑企業工作流程
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從單一頁面到使用指南, 再到網上講座, 深入幕後, 了解 Uber AI 企業方案如何為衍生式 AI 應用程序、AI/ML、LLM、ADAS、地圖、NLP 提供優質數據標記、產品測試和本地化服務,增強現實/虛擬現實、電腦視覺、機械人技術等等。
為你介紹 Uber AI Solutions
我們在管理大型數據標籤業務方面擁有超過 9 年的專業經驗, 提供 30 多項進階功能, 包括圖片和影片註釋、文字標籤、3D 點雲處理、語意分割、意圖標籤、情緒偵測、文件轉錄、綜合資料生成、對象追踪和 LiDAR 註釋。
我們的多語言支援支援 100 多種語言, 涵蓋歐洲、亞洲、中東和拉丁美洲的方言, 確保能夠為不同的全球應用程序提供全面的 AI 模型訓練。
我們的解決方案包括：
數據註解及標記：專業精確的註解服務，涵蓋文字、語音、圖片、影片等多種技術
產品測試：透過彈性的服務水平協議 (SLA)、多樣化的架構和 3,000 多個測試裝置進行高效的產品測試，整個流程皆經過簡化以加快發佈週期
語言及本地化：無論身在何處，都能享受世界級的用戶體驗
實體人工智能的人機協作驗證
在部署機械人、無人機和自動駕駛車輛的競賽中，速度固然重要，但安全和信任更為關鍵。即使只有一個物件標籤錯誤，也可能導致代價高昂的故障或安全事故。正因如此，領先的人工智能公 司正轉而採用人手過程，以確保其模型在非結構化環境中能夠可靠地運作。
衍生式 AI 的數據標籤: 內容全面的指南
本指南會探討數據標籤在創想式 AI 中的重要性、需要標籤的數據類型, 以及準確的標籤如何提升 AI 模型的創造能力。無論你是要使用所建立的 AI 生成圖像、文字或代碼, 了解如何有效標記數據, 都是產生高品質輸 出的關鍵。
可擴展的 3D 傳感器融合標籤如何推動下一波物理 AI 發展
無論是工廠地面的機械人、偵測行人的自動駕駛車輛，抑或降落在移動目標上的無人機，均需依賴同一項關鍵要素：高品質的標註資料。然而，隨著實體 AI 日益複雜，其數據管道的複雜度也隨之提高。機械人和自動駕駛系統必須 (通常為即時) 解讀來自攝影機、光達、雷達、慣性測量單元和 GPS 感 應器的輸入資料。因此 3D 感應器融合標註變得非常重要。
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無論你是 AI/ML 的愛好者, 或你帶領團隊專注於數據標記、產品測試或本地化, 又或者你有興趣與我們合作, 你都能找到適合你的資源。
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