透過精準的資料營運，加速尖端 AI 發展
運用端對端 AI 資料營運，以及針對複雜推理、多模態和對齊打造的資料工作流程，推動研究實驗室的基礎模型持續發展。
尖端研究實驗室為何選擇 Uber AI 解決方案？
存取訓練、微調及評估先進模型所需的高品質資料管道。
運用領域專業知識
善用我們遍布全球的貢獻者與專業人員網路，產生監督式微調 (SFT) 資料，並執行人類回饋強化學習 (RLHF) 工作流程。
加強數據質量
透過多層次人機混合驗證和自動化品質控管架構，降低模型漂移與幻覺風險。
實現營運敏捷性
隨著研究重點、模型架構和模態持續演進，擴展人工意見回饋和資料收集管道。
「 Uber 是我們最可靠的資料供應商和註解服務供應商之一，能迅速適應新的使用案例和規格、準時交付，且品質完美無缺。 」
Alexandre Défossez
Kyutai 探索長透過資料標註、RLHF 和評估工作流程，推動尖端 AI 發展
使用高密度多模態資料訓練 AI
收集並標註大量真實世界的文字、音訊、影像、影片和 3D 感測器資料集，以建立穩健的預訓練語料庫和微調管道。
運用進階 RLHF、紅隊測試和對齊技術
借助領域專家的專業能力進行 SFT、RLHF、直接偏好最佳化 (DPO) 及對抗式紅隊測試，協助改善模型安全性與推理能力。
實施持續性基準測試和評估
編排自動化及人工主導的評估管道，以衡量模型效能、診斷極端案例的失敗情況，並引導系統化的模型改良。
常見問題
Uber AI 解決方案支援哪些模態和專業 AI 應用？
Uber AI 解決方案支援多模態資料集，包括文字、音訊、影像、影片、空間資料和程式碼。我們的管道可支援大型語言模型 (LLM)、電腦視覺 (CV)、代理式 AI、自主系統，以及特定領域的生成式模型。
Uber AI 解決方案如何確保資料安全、隱私和合規？
Uber AI 解決方案遵循嚴格的企業安全標準，提供專為專有研究需求打造的資料安全協定，包括 SOC 2 合規性、安全的沙盒環境，以及 NDA 與 IP 保護。
Uber AI 解決方案能否擴展以支援自訂領域需求？
可以。無論您需要超過 200 種語言的多語言資料，還是電腦科學、金融、醫學或法律等領域的技術專家，我們都能根據您的分類法和研究規格，協助部署經過審核的人工工作流程。
讓我們一起打造更優質的人工智慧
請告訴我們您的專案內容。我們將為您展示協助您達成目標的相關數據。