How Agentic AI is Reshaping Enterprise Workflows in 2025
Centrum zasobów
Od jednostronicowych jednostronicowych przewodników po webinaria – zajrzyj za kulisy, aby dowiedzieć się, w jaki sposób rozwiązania AI firmy Uber zapewniają wysokiej jakości etykietowanie danych, testowanie produktów i lokalizację na potrzeby aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji, sztucznej inteligencji, uczenia się maszynowego, programów LLM, ADAS, mapowania, NLP, AR/VR, systemy widzenia komputerowego, robotyka i wiele więcej.
Wprowadzenie rozwiązań AI Uber
Dzięki ponad 9-letniemu doświadczeniu w zarządzaniu operacjami oznaczania danych na dużą skalę oferujemy ponad 30 zaawansowanych funkcji, w tym adnotacje do obrazów i filmów, oznaczanie tekstem, przetwarzanie chmury punktów 3D, segmentację semantyczną, oznaczanie zamiarów, wykrywanie nastrojów, transkrypcję dokumentów, dane syntetyczne generowanie, śledzenie obiektów i dodawanie adnotacji LiDAR.
Nasze wielojęzyczne wsparcie obejmuje ponad 100 języków, w tym dialekty europejskie, azjatyckie, bliskowschodnie i latynoamerykańskie, zapewniając kompleksowe szkolenia dotyczące modelu sztucznej inteligencji dla różnych zastosowań globalnych.
Nasze rozwiązania obejmują:
Oznaczanie i etykietowanie danych: Eksperckie, precyzyjne usługi oznaczania tekstu, dźwięku, obrazów, wideo i wielu innych technologii
Testowanie produktów: Efektywne testowanie produktów z elastycznymi SLA, różnorodnymi frameworkami, ponad 3 000 urządzeń testowych – wszystko zoptymalizowane pod kątem szybszego cyklu wdrożenia
Język i lokalizacja: Najwyższej klasy doświadczenie użytkownika dla każdego, wszędzie
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.
Oznaczanie danych na potrzeby generatywnej sztucznej inteligencji: Kompleksowy przewodnik
W tym przewodniku omówimy znaczenie oznaczania danych w generatywnej sztucznej inteligencji, rodzaje danych, które należy oznaczać, oraz sposób, w jaki dokładne oznaczanie może zwiększyć możliwości twórcze modeli sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy za pomocą sztucznej inteligencji generujesz realistyczne obrazy, tekst czy kod, wiedza o tym, jak skutecznie oznaczać dane, ma kluczowe znaczenie dla uzyskania wysokiej jakości wyników.
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.
Poznaj nasze zasoby tematyczne
Niezależnie od tego, czy jesteś entuzjastą sztucznej inteligencji i uczenia się maszynowego, czy przewodniczysz zespołowi zajmującemu się etykietowaniem danych, testowaniem produktów lub lokalizacją, czy też chcesz nawiązać z nami współpracę, u nas znajdziesz odpowiednie źródło informacji.
Agentowa sztuczna inteligencja + generatywna sztuczna inteligencja: Kolejna granica w podejmowaniu decyzji w przedsiębiorstwie
Budowanie zaufania do sztucznej inteligencji opartej na agentach: Zarządzanie, łagodzenie uprzedzeń i odpowiedzialna sztuczna inteligencja w firmie Scale
Od automatyzacji do autonomii: Jak agentowa sztuczna inteligencja zmienia przepływy pracy w przedsiębiorstwie w 2025 r.
Platformy korporacyjne do tworzenia pełnowymiarowych systemów opartych na sztucznej inteligencji
Stos technologiczny sztucznej inteligencji agentowej: Czego przedsiębiorstwa potrzebują do wdrożenia na dużą skalę w 2026 r.
Ekonomika sztucznej inteligencji opartej na agentach: Krótszy czas wprowadzania produktów na rynek, niższe koszty, wyższa jakość
Rozwiązania Ubera dotyczące sztucznej inteligencji na potrzeby generatywnej sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym: Stymulowanie innowacji i wzrostu
Rozwiązania dla branży
Branże
Przewodniki