快速取得全球的資料註解與實際數據蒐集
滿足您在 AI 生命週期各個階段的數據需求。
打造驅動真實世界效能的資料管道
憑藉優步十多年來在大規模 AI 數據營運方面的豐富經驗，我們協助您的模型更聰明地訓練、更快速地擴展，並在真實世界壓力下穩定運作。
與我們攜手合作，貫穿您整個資料準備生命週期。
收取
我們遍布全球的貢獻者與專業專家，透過遠端及定向的實地任務，蒐集包括重點地標（POI）、音訊及影像等真實世界資料。
註記
我們提供現成及客製化的資料集，支援多種 AI 應用情境，包括地圖製作與語音辨識，讓您的模型能從貼近現實世界的資料中學習。
評估
每個資料集都會經過嚴格且結合人工與自動化的多重品質檢查，以確保其準確性、多元性與真實世界的可靠性。
交付
這項成果是經過十多年來遵循道德標準、實際處理資料所累積的經驗，能夠快速且大規模地提供可直接用於模型的資料。
透過 Uber 的全球網絡提升效率並擴展規模
我們嚴謹的營運流程為全球現場收集團隊提供強大支援。我們已建立完善的全球基礎設施，能為您處理各項繁重事務，包括：
- 招募
- 審查
- 入門指南
- 跨區域、跨幣別、跨產業及跨法規付款
常見問題
什麼是資料標註？
資料標註為用於訓練生成式與自主型 AI 模型的數據提供了背景與意義。我們能協助您標註各類複雜的多模態資料，從特定語氣的文字到細緻的視覺風格，進一步豐富生成式 AI 模型。這有助於加快並提升模型訓練的準確度，適用於各種應用場景。
Uber AI Solutions 提供哪些類型的資料標註服務？
Uber AI 解決方案提供多元的資料標註服務，包括 RLHF 與偏好標註、提示與回應建立、模型輸出品質評估、影像與影片的 VLM/VLA 標註、自駕車多感測器連結、音訊細節標註，以及其他多模態的文字、影像、 影片與音訊標註服務。
資料品質不佳會如何導致 AI 模型失效？
AI 模型的效能取決於其訓練資料的品質。資料品質不佳可能導致模型影響工作流程並產生不可靠的結果。資料品質不佳的原因可能包括資料集零散或不完整、標註錯誤或缺乏情境說明，這些都可能使模型變得不可靠，進而對品牌聲譽、財務和合規性產生連鎖影響。
uLabel 如何運作？
uLabel 是一個由 Uber 打造的創新數據標註平台，專為大規模高品質標註流程而設計。這套單一來源的解決方案，提供無縫的操作環境，配備先進的指引面板，能實現高品質標註，並擁有高度可配置的使用者介面，可靈活適應各種分類法與客戶需求。
uLabel 具備提升品質與效率的功能，將可配置的 UI 從 uTask 過渡，滿足多元需求，確保用戶體驗始終維持卓越水準。它支援稽核、品質流程、共識、編輯審查及抽樣流程。
uTask 如何運作？
uTask 是一款可配置的工作流程協作介面，能根據您的特定需求進行調整，確保即時的工作協作與您的營運保持一致。您可受益於智慧媒合功能，將任務與專案分配給合適的人才，並透過我們的程式化資料交換與任務上傳功能進行最佳化。
功能包括：
- 針對各種工作流程（如編輯審查、樣本審查及共識模型）提供自動化設定支援
- 程式化資料交換與任務上傳
- 一站式營運指標資訊來源
- 回饋循環
- 治理用的即時分析儀表板