Išteklių centras

Nuo konkrečių naudotojų iki praktinių vadovų iki internetinių seminarų – pasižiūrėkite už užsakymus ir sužinokite, kaip „Uber“ AI sprendimai teikia aukštos kokybės duomenų žymėjimą, produktų patikrinimus ir lokalizavimą generatyvaus dirbtinio intelekto programoms, DI / MM, LLM, ADAS, žemėlapių, NLP, NLP, AR / RT, kompiuterinė vizija, robotika ir dar daugiau.

Pristatome Uber dirbtinio intelekto sprendimus

Daugiau nei 9 metus dirbame didelio masto duomenų žymėjimo operacijų valdymo srityje ir siūlome daugiau nei 30 pažangių galimybių, įskaitant vaizdų ir vaizdo įrašų anotavimą, teksto žymėjimą, 3D taškų debesijos apdorojimą, prasminį segmentavimą, ketinimų žymėjimą, nuotaikos aptikimą, dokumentų transkribavimą ir sintetinius duomenis. generavimas, objektų sekimas ir LiDAR anotacija.

Mūsų pagalba įvairiomis kalbomis teikiama daugiau nei 100 kalbų, įskaitant Europos, Azijos, Artimųjų Rytų ir Lotynų Amerikos tarmes, taip užtikriname visapusišką DI modelio apmokymą, skirtą įvairioms pasaulinėms programoms.

Mūsų sprendimai apima:

Duomenų anotavimas ir žymėjimas: profesionalios, tikslios anotavimo paslaugos tekstui, garsui, vaizdams, vaizdo įrašams ir daugeliui kitų technologijų
Produkto testavimas: efektyvus produktų testavimas su lanksčiais SLA, įvairiomis sistemomis, daugiau nei 3 000 testavimo įrenginių – visa tai optimizuota spartesniam išleidimo ciklui
Kalbos ir lokalizacija: aukščiausio lygio naudotojo patirtis visiems ir visur

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.

Perskaitykite rekomenduojamą straipsnį

Generatyvaus dirbtinio intelekto duomenų žymėjimas: Išsamus vadovas

Šiame vadove bus nagrinėjama duomenų žymėjimo reikšmė generatyvaus dirbtinio intelekto srityje, duomenų tipus, kuriuos būtina pažymėti ir kaip tikslus žymėjimas gali pagerinti jūsų DI modelių kūrybines galimybes. Nesvarbu, ar generuojate realius vaizdus, tekstą, ar kodą naudodami savo sukurtą dirbtinį intelektą, norint gauti aukštos kokybės rezultatus svarbu suprasti, kaip efektyviai žymėti duomenis.

Perskaitykite rekomenduojamą straipsnį

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.

Perskaitykite rekomenduojamą straipsnį

Peržiūrėkite mūsų išteklių temas

Nesvarbu, ar esate DI ir MM entuziastas, ar vadovaujate komandai, kuri rūpinasi duomenų žymėjimu, produktų bandymais ar lokalizavimu, ar norite bendradarbiauti su mumis – rasite sau tinkamą išteklių.