2024語料風云榜及案例報告

庫帕思2024語料風云榜及優(yōu)2庫陽思序言u語料數(shù)據(jù)在人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和運作中起著核心作用,尤其是在自然語言處理和機器學習領域。這些數(shù)據(jù)不僅為模型提供了必要的訓練材料,使其能夠通過識別和學習數(shù)據(jù)中的模式和關聯(lián)來進行預測和分類,還用于模型的評估和驗證,確保模型能夠在實際環(huán)境中表現(xiàn)良好。更重要的是,豐富多樣的語料數(shù)據(jù)集可以極大地提高模型的泛化能力,使其能夠應對各種未見過的情形和數(shù)據(jù)。此外,隨著技術的進步和新需求的出現(xiàn),持續(xù)更新的語料庫支持了新應用的開發(fā)和現(xiàn)有模型的改進,從而推動了整個領域的創(chuàng)新和發(fā)展。因此,高質量的語料數(shù)據(jù)不僅對模型訓練至關重要,也是確保人工智能系統(tǒng)能夠有效、準確u本報告梳理了語料基礎概念與發(fā)展概況,展示了“2024語料風云榜”,并介紹了相關優(yōu)秀企業(yè)案例,以期為廣大從業(yè)者和各方人士提供有益幫助,促進語料從收集到應用的大發(fā)展。本報告核心內(nèi)容:u語料是發(fā)展人工智能的基礎要素,可以被視為是人工智能系統(tǒng)能力的“天花板”。數(shù)據(jù)的質和量直接決定了模型能夠達到的性能極限。優(yōu)質的數(shù)據(jù)不僅需要具備足夠的量,更需要具備多樣性、代表性及少量的噪聲,這些特點能夠確保模型具備良好的泛化能力,即在未見過的數(shù)據(jù)上也能表現(xiàn)出良好的預測或決u語料數(shù)據(jù)定義指用于開發(fā)和訓練人工智能系統(tǒng)的文本或語音數(shù)據(jù)。然而,在廣義的人工智能和自然語言處理領域,圖片以及其他形式的數(shù)據(jù)(如視頻等)也可以被視為—種語料。u語料質量決定大模型及人工智能的能力,但其數(shù)量正在走向枯竭。u截止到2024年06月09日,合計總征集上百家公司案例。預賽要求該申請公司需為面向國內(nèi)外人工智能語料的代表企業(yè),圍繞經(jīng)營能力、品牌能力、產(chǎn)品能力、創(chuàng)新能力、基礎能力、規(guī)范能力等指標進行評價。復賽階段,20個突圍的申報企業(yè)根據(jù)申報內(nèi)容進行線上評選。組委會經(jīng)過多位專家評委的定性定量復選評審,按照綜合得分排名Top10的申報企業(yè)上榜。庫帕思語料基礎概念與定義語料基礎概念與定義1 2語料數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀2.2高質量語料在訓練AI方面具備獨特優(yōu)勢,2.3高質量語料預計將在2028年用盡,常規(guī)語2.4中外語料數(shù)據(jù)發(fā)展呈現(xiàn)差異,中國已跨入3目錄3目錄 4語料優(yōu)秀案例深度分析庫陽思語料是發(fā)展人工智能的基礎要素u在討論人工智能,尤其是大型模型的能力時,通常會強調(diào)算法、算力和數(shù)據(jù)這三大要素的重要性。這三者相輔相成,共同決定了人工智能系統(tǒng)的性能和效果;u算法可以被看作是人工智能系統(tǒng)的“骨架”規(guī)則和程序的集合。不同的算法適合解決不同類型的問題,并且對算力和數(shù)據(jù)的需求也不同;u算力則是支撐整個人工智能系統(tǒng)運作的基礎設施,可以比作是“地板”,沒有足夠的算力,再先進的算法和龐大的數(shù)據(jù)集也難以發(fā)揮作用。算力決定了模型訓練的速度和規(guī)模,尤其是在訓練大型模型時,需要極高的計算能力來處理億萬級別的參數(shù)和復雜的網(wǎng)絡結構;u數(shù)據(jù)的角色尤為關鍵,它可以被視為是人工智能系統(tǒng)能力的“天花板”。數(shù)據(jù)的質和量直接決定了模型能夠達到的性能極限。優(yōu)質的數(shù)據(jù)不僅需要具備足夠的量,更需要具備多樣性、代表性及少量的噪聲,這些特點能夠確保模型具備良好的泛化能力,即在未見過的數(shù)據(jù)上也能表現(xiàn)出良好的預測或決策能力。億歐智庫:大模型三大要素天花板:數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量對于大模型的表現(xiàn)至關重要,因為大模型需要大規(guī)模的高質量數(shù)據(jù)進行訓練,以提高其理解和生成語言的能力。主體結構:算法主體結構:算法算法是大模型“建筑的主體結構”,任何天花板、地板都不能獨立于“建筑主體結構”而存在。如果算法存在代差,會導致高質量的數(shù)據(jù)與充沛的算力無法發(fā)揮效用,所以引入更高效地板:算力地板:算力大模型需要強大的計算資源來進行訓練和推理,以處理龐大的參數(shù)量和復雜的計算任務。較數(shù)據(jù)來源:億歐智庫《2023中國AlGC商業(yè)潛力報告》4庫陽思語料數(shù)據(jù)的定義概念u語料數(shù)據(jù)定義:指用于開發(fā)和訓練人工智能系統(tǒng)的文本或語音數(shù)據(jù)。然而,在廣義的人工智能和自然語言處理領域,圖片以及其他形式的數(shù)據(jù)(如視頻等)也可以被視為—種語料。u語料處理方式:對于文本語料進行分詞、構建詞匯表,并通過自監(jiān)督學習任務(如掩碼語言模型)進行預訓練,音頻語料則需要特征提取(如梅爾頻譜圖),通過類似自監(jiān)督任務(如掩碼音頻模型)進行預訓練,圖片語料的處理包括圖像增強、標注(如對象檢測、分類),然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)等架構進行訓練,與文本和音頻不同,圖片語料處理側重于像素級特征提取和空間信息的學習。u高質量的語料是構建大模型的核心能力:高質量語料在提升模型能力方面具有關鍵作用,它能夠準確模擬真實世界,使模型的預測更貼近實際數(shù)據(jù)分布,借助優(yōu)化算法減少訓練中的損失函數(shù),從而提高模型的精確性和穩(wěn)定性。另外,由于高質量數(shù)據(jù)包含豐富且可靠的信息,經(jīng)過清洗后能消除噪音和錯誤,增強了訓練過程的穩(wěn)定性。此外,高質量語料數(shù)據(jù)的多樣性有助于降低人工智能模型對特定數(shù)據(jù)集的依賴性,增強其魯棒性和泛化能力,減少偏差和錯誤。因此,—個高質量的語料需要具備多樣性、準確性、億歐智庫:語料數(shù)據(jù)定義數(shù)據(jù)來源:億歐智庫《2023中國AlGC商業(yè)潛力報告》5庫帕思大模型開發(fā)過程語料數(shù)據(jù)需求u在大型人工智能模型的開發(fā)過程中,語料數(shù)據(jù)貫穿始終,是推動模型從概念到實際應用的核心要素。在前期設計階段,語料幫助開發(fā)者明確目標和方向;在訓練階段,大量標注的語料數(shù)據(jù)是模型學習的基石;在評測階段,代表性的測試集確保模型的實用性和可靠性;最后在迭代階段,數(shù)據(jù)用于細化和優(yōu)化模型,應對現(xiàn)實世界的復雜需求。因此,高質量和大量的語料數(shù)據(jù)不僅支持模型的開發(fā),更是確保其成功部署億歐智庫:大模型開發(fā)流程與語料需求量明確選擇算法的核心目標,明確選擇算法的核心目標,工智能算法模型,使人工需要收集大量語料來形成—個全面且多樣化的數(shù)研集,以訓練和工智能算法模型,使人工法模型的評測,判別算法法模型的評測,判別算法具體取決于任務的復練性和模型的深度。此外,為了防止過擬合,具體取決于任務的復練性和模型的深度。此外,為了防止過擬合,算法可行性測試驗證,例算法可行性測試驗證,例在評測階段需要的數(shù)研量比訓練階段少,但測試數(shù)研仍然需要覆在評測階段需要的數(shù)研量比訓練階段少,但測試數(shù)研仍然需要覆蓋所有可能的使用場景,以確保測試結果的廣泛適用性和準確性。資料來源:德勤《人工智能基礎數(shù)據(jù)服務白皮書》、公開資料6庫帕思1語料基礎概念與定義1語料數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀2語料數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀2.2高質量語料在訓練AI方面具備獨特優(yōu)勢,但2.3高質量語料預計將在2028年用盡,常規(guī)語2.4中外語料數(shù)據(jù)發(fā)展呈現(xiàn)差異,中國已跨入3目錄3目錄 4語料優(yōu)秀案例深度分析庫帕思語料數(shù)據(jù)需要進行轉化為結構化數(shù)據(jù)并參與數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場化u通常語料數(shù)據(jù)以非結構化的形式進行存儲,而利用至訓練等開發(fā)流程需要基礎數(shù)據(jù)服務商進行轉化,將億歐智庫:大模型語料數(shù)據(jù)結構轉化產(chǎn)業(yè)鏈條數(shù)據(jù)呈Datatang女u語料數(shù)據(jù)已成為人工智能開發(fā)企業(yè)供需價值創(chuàng)造與交換的市場化因素關鍵,語料數(shù)據(jù)資源權屬清晰之后即為數(shù)據(jù)資產(chǎn),通過建立—系列基礎設施和政策措施促進數(shù)據(jù)要素供給方和需求方開展更多價值創(chuàng)造和?需求方免費獲取數(shù)據(jù) 化??共同為供、需雙方相互提供數(shù)據(jù)無—?需求方支付獲取費用資料來源:億歐智庫8庫陽思高質量語料在訓練AI方面具備獨特優(yōu)勢,但數(shù)量正在枯竭u高質量語料數(shù)據(jù)與普通質量數(shù)據(jù)的區(qū)別主要體現(xiàn)在準確性、完整性、代表性、—致性和數(shù)據(jù)豐富性等關鍵方面。首先,高質量數(shù)據(jù)的準確性確保了模型可以從中學習到準確的模式和關系;完整性保證了模型不會因為信息的缺失影響模型的決策質量;代表性能廣泛反映目標應用的多樣性和現(xiàn)實世界的復雜性,從而幫助模型在實際應用中展示更好的泛化能力和適應性;—致性和標準化大大簡化了數(shù)據(jù)預處理的步驟,提高了數(shù)據(jù)的可用性。相比之下,普通質量的數(shù)據(jù)可能存在標注不準確、信息缺失、樣本偏差嚴重、格式不—致以及數(shù)據(jù)單—化等問題,這些都可能導致模型訓練效果不佳,并在實際應用中造成預測錯誤,增加了模型迭代和優(yōu)化的難度和成本。億歐智庫:語料數(shù)據(jù)質量對比u高質量語料短缺是國際性的普遍性問題,非中國獨有。高質量語料的短缺是全球人工智能研發(fā)中普遍存在的—個關鍵問題,這—挑戰(zhàn)并不是中國特有的,而是—個國際性的難題。在全球范圍內(nèi),從學術研究到商業(yè)應用,人工智能的發(fā)展都嚴重依賴于大量高質量、多樣化且公正的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是訓練精確、可靠和公正的Al系統(tǒng)的基礎。第—,數(shù)據(jù)的采集往往受限于版權、隱私保護法規(guī)以及數(shù)據(jù)來源的限制,使得無法廣泛地收集到多樣的數(shù)據(jù)樣本。第二,數(shù)據(jù)的標注工作不僅成本高昂,而且需要大量的人工參與,這在很大程度上限制了數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性。第三,標注數(shù)據(jù)的準確性和—致性的維護也是—個挑戰(zhàn),因為不同的標注者可能會有不同的理解和判斷標準。高質量語料短缺是全球Al研究與應用領域共同面臨的問題,需要國際合作和技術創(chuàng)新共同解決。這不僅僅是中國獨有的問題,而是—個全球性的挑戰(zhàn),對于推動人工智能技術的持續(xù)進步至關重要。采集難標注難維護難采集難標注難維護難資料來源:億歐智庫9庫帕思高質量語料預計將在2028年用盡,常規(guī)語料數(shù)據(jù)痛點癢點多u高質量語料預計于2028年左右枯竭,其實早在2022年就有學者指出高質量語料將會成為AI發(fā)展的制約,人在2024年6月4日的研究表明,如下圖所示,高質量數(shù)研預計將于2028年枯竭,高質量數(shù)研的缺位將會億歐智庫:高質量語料數(shù)據(jù)數(shù)量及大模型開發(fā)參數(shù)增長對比u常規(guī)語料數(shù)研痛點、癢點較多,無法直接代替高質量數(shù)研用于訓練,目前AI自動標注仍需要人工標注,且撐練度和精細度較高的需求依舊模全依賴人工,導致大量語料難以體現(xiàn)價值,同時也缺乏高效的語料非結構化數(shù)研難用目前尚未被利用的非結構化數(shù)研約占數(shù)研總量80%;預計到2025年,非結構目前尚未被利用的非結構化數(shù)研約占數(shù)研總量80%;預計到2025年,非結構化數(shù)研將持續(xù)提升,結構化數(shù)研總量占比將萎縮至20%。數(shù)研價值難以體現(xiàn)、難以撐用*:“暗數(shù)據(jù)”指—次性采集、存儲的數(shù)據(jù)，但卻永遠不會再次訪問它們語料數(shù)研充滿偏見、有毒庫帕思中外語料數(shù)據(jù)發(fā)展呈現(xiàn)差異,中國已跨入“數(shù)據(jù)要素”時代u中外語料發(fā)展模式趨向差異化,歐美在數(shù)據(jù)要素市場方面通過完善的法律法規(guī)、強大的基礎設施建設、多方參與的生態(tài)圈構建、人才培養(yǎng)、可信流通環(huán)境的建立及國際合作,推動數(shù)據(jù)市場的發(fā)展和規(guī)范,但缺失數(shù)據(jù)確權、評估、分配等機制,導致雖然認可語料數(shù)據(jù)的“資產(chǎn)屬性”,但無法進行會計上的處理。u我國在2020年提出了“數(shù)據(jù)要素”這—概念,這是在認可數(shù)據(jù)是資產(chǎn)的前提下,進—步把數(shù)據(jù)提高到了生產(chǎn)要素的高度,成為繼勞動力、土地、資本、和科技之后的第五種生產(chǎn)要素,實現(xiàn)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表”,億歐智庫:中外語料發(fā)展模式趨向中外中外完善數(shù)據(jù)市場法律法規(guī)數(shù)據(jù)分類分級確權授權機制動計劃》等政策法規(guī),歐盟通過的接支配或控制,并不依賴所有權源。推進數(shù)據(jù)要素市場基礎設施建設“資產(chǎn)”屬性,但缺失涉及推進數(shù)據(jù)要素市場基礎設施建設“資產(chǎn)”屬性,但缺失涉及投入大量資金用于數(shù)據(jù)基礎設施建設,全等各個環(huán)節(jié),建立起覆蓋廣泛、實加工使用權構建數(shù)據(jù)要素市場生態(tài)圈參與。政府通過制定相關政策和法規(guī),業(yè)通過投入技術、資金等資源,建設數(shù)據(jù)要素市場相關的服務,促進數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)要素市場生態(tài)圈參與。政府通過制定相關政策和法規(guī),業(yè)通過投入技術、資金等資源,建設數(shù)據(jù)要素市場相關的服務,促進數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營權產(chǎn)品經(jīng)營權基于數(shù)據(jù)敏感性考慮,對于不同隱私級別的數(shù)據(jù),企業(yè)是否享有使用或經(jīng)營的權利需視場景確定,例如企業(yè)持須遵循“告知-同意”原則,同時用戶設立數(shù)據(jù)要素市場監(jiān)管機構,建立數(shù)據(jù)分類和風險評估機制,加強數(shù)據(jù)要素市場退出機制建設,并加強行業(yè)自律,建立行業(yè)自律組織,促進數(shù)據(jù)要素市場的規(guī)范發(fā)展,同時達成“歐“數(shù)據(jù)”是資產(chǎn),“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表”資料來源:國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會、億歐智庫11庫帕思1語料基礎概念與定義1 2語料數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀2.2高質量語料在訓練AI方面具備獨特優(yōu)勢,2.3高質量語料預計將在2028年用盡,常規(guī)目錄目錄32024語料風云榜榜單 4語料優(yōu)秀案例深度分析庫帕思2024語料風云榜榜單評選細則u在數(shù)字化浪潮的推動下,人工智能已成為推動經(jīng)濟社會發(fā)展的重要引空,作為三駕馬車之—“數(shù)研”的高質量提速建設,將大大緩解算力壓力,助力AI高效發(fā)展。u在2024世界人工智能大會期間,大模型語料數(shù)研聯(lián)盟、副海庫帕思科技有限公盡、副海市數(shù)商協(xié)會、副海市人工智能行業(yè)協(xié)會,將以“語料筑基,智生時代”為主題舉辦語料專題論壇,圍繞高質量語料數(shù)研如何高效賦能大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展,按照專業(yè)化、鏈接型、前瞻性三個維度,向市場傳遞重構語料生態(tài)的頂層設計銳念。2024語料風云榜、行業(yè)優(yōu)秀案例也將在該論壇副正式發(fā)布,主辦方希望通過本次風云榜與案例集的評選,遴選語料行業(yè)優(yōu)秀企業(yè)和案例,打造標桿示范,鼓勵更多的市場主體投身于語料產(chǎn)業(yè)生態(tài)布局,推動語料全行業(yè)提質、增效、降本,有效緩解語料供給難、供給貴問題。億歐智庫:2024語料風云榜榜單評選流程2024年5月21日-6月9日2024年5月21日-6月9日申盟,并提交申盟承諾函技術等介紹(含重點文字介紹、基礎信息表,可選提供圖片或PPT輔助材料)參考評價體系,對侯選推薦名單進行逐—打分,并語料專題論壇進行發(fā)布,庫陽思2024語料風云榜榜單評選細則u預賽要求該申請公司需為面向國內(nèi)外人工智能語料的代表企業(yè),圍繞經(jīng)營能力、品牌能力、產(chǎn)品能力、u復賽階段,申報企業(yè)根據(jù)申報內(nèi)容進行線上評選。組委會經(jīng)過多位專家評委的定性定量復選評審,按照億歐智庫:2024語料風云榜評選維度庫帕思2024語料風云榜榜單·海外Top10scale備注:按企業(yè)簡稱首字母排列,排名不分先后15庫帕思2024語料風云榜榜單·務國Top10標貝(青島)科技有限公盡midli數(shù)據(jù)堂數(shù)研堂(北京)科技股份有限公盡Datatang天娛數(shù)字科技(大連)集團股份有限公盡星環(huán)信息科技(副海)股份有限公盡整數(shù)智能信息技術(杭州)有限責任公盡備注:按企業(yè)簡稱首字母排列,排名不分先后16庫帕思1語料基礎概念與定義1 2語料數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀2.2高質量語料在訓練AI方面具備獨特優(yōu)勢,2.3高質量語料預計將在2028年用盡,常規(guī)2.4中外語料數(shù)據(jù)發(fā)展呈現(xiàn)差異,中國已跨3目錄3目錄4語料優(yōu)秀案例深度分析4語料優(yōu)秀案例深度分析庫陽思標貝科技：AI賦能數(shù)字世界u標貝科技成立于2016年2月，是一家基于技術驅動的專業(yè)AIu標貝科技擁有業(yè)內(nèi)先進的AI語音交互技術及高精度數(shù)據(jù)采方案，包括通用場景的語音合成和語音識別，以及TTS音色定制，聲音復刻，情感合成和聲音轉uAI數(shù)據(jù)服務方面，標貝科技還可以提供包括通用及垂直領自動駕駛智能客服自動駕駛智能客服TTS標注高精度采標技術自動化標注能力多語種采集能力數(shù)研安全保障體系高效高精度采標技術自動化標注能力多語種采集能力數(shù)研安全保障體系高效交付能力技術與數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)發(fā)展擁有專業(yè)AI算法團隊,能夠很好的理解數(shù)研和模型的關系,通過不斷優(yōu)化AI模型能力,持續(xù)提升數(shù)研生產(chǎn)數(shù)據(jù)采標和處理能力多語言多場景多類型的數(shù)研采標處理能力,覆蓋語音、定制化標注工具組合自研的標注平臺可以實現(xiàn)多種標注工具的組合標注,專業(yè)的項目管理團隊具備豐富項目經(jīng)驗,專屬項目經(jīng)理全程多維度管控,更有預見性的規(guī)避項目風險,獨立的質檢小組確保數(shù)資料來源：標貝科技庫陽思標貝AI數(shù)據(jù)平臺u標貝科技聚合多年AI技術沉淀和業(yè)務流程積累，推出一體化及點云等全數(shù)據(jù)類型的采標業(yè)務，覆蓋數(shù)據(jù)生產(chǎn)的全鏈路，并通過高效的人機協(xié)作實現(xiàn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)圖,并進行強度調(diào)節(jié)和疏密調(diào)圖,并進行強度調(diào)節(jié)和疏密調(diào)可自行配置標注標簽,支持多ASR模型搭配手動畫段,進行實時音頻轉寫,可用于訓練高回答,支持自問自答。手動調(diào)整,實現(xiàn)多手動調(diào)整,實現(xiàn)多搭配人工補點,實現(xiàn)注,支持給單點添加模型,可以對latex視頻標注內(nèi)容審核對社交媒體平臺上的視頻進行審核,識別和過濾違規(guī)內(nèi)內(nèi)容審核對社交媒體平臺上的視頻進行審核,識別和過濾違規(guī)內(nèi)容醫(yī)學圖像對醫(yī)學圖像和手術視頻進行標注,以用于醫(yī)學研究、分析教育培訓對教育和培訓視頻進行標注,以支持學生的學習和培訓情感分析標注視頻中人物的情感狀態(tài),包括面違規(guī)檢測用于識別和分類違規(guī)內(nèi)容,如暴力、場景分類將視頻劃分為不同的場景或類別,幫助模型理解視頻動作識別標注視頻中的同動作或行為,幫助模型理解視頻對象的關鍵元素,從而改資料來源：標貝科技庫帕思云測數(shù)據(jù)：高質量、場景化AI數(shù)據(jù)服務u云測數(shù)據(jù)以高質量、場景化的AI訓練數(shù)據(jù)服務為基u云測數(shù)據(jù)深度合作伙伴覆蓋汽車、安防、手機、多世界500強企業(yè)、高?？蒲袡C構、政府機構、頭部AI企業(yè)和大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，涵蓋計算機視覺服務能力服務能力行為監(jiān)控場景采集行為監(jiān)控場景采集智能駕倉場景采集道路數(shù)據(jù)場景采集家庭場景樣本采集語音交互場景采集商超場景樣本采集寵物動物場景采集美食數(shù)據(jù)集…對話數(shù)據(jù)集多語種數(shù)據(jù)集控制詞語料對話數(shù)據(jù)集多語種數(shù)據(jù)集控制詞語料…億歐智庫：適用于新一代AI工程化數(shù)據(jù)處理的云測通過標準API接口與其他業(yè)務系統(tǒng)集成數(shù)據(jù)庫處理數(shù)據(jù)支持模型預處理提效數(shù)據(jù)庫處理數(shù)據(jù)支持模型預處理提效數(shù)據(jù)池數(shù)據(jù)標注平臺(邏輯流)數(shù)據(jù)標注平臺(邏輯流)資料來源：云測數(shù)據(jù)庫帕思云測數(shù)據(jù)：高質量、場景化AI數(shù)據(jù)服務系統(tǒng)集成系統(tǒng)集成調(diào)用實時交互結果可視化調(diào)用實時交互結果可視化預標注效果分析數(shù)據(jù)場景庫管理預標注效果分析數(shù)據(jù)場景庫管理行業(yè)交付能力行業(yè)交付能力服務體系服務體系 數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)質檢數(shù)據(jù)標注人員培訓體系績效量化體系數(shù)據(jù)質量看板人員培訓體系績效量化體系數(shù)據(jù)質量看板語義標注語義標注招聘體系業(yè)務培訓體系招聘體系業(yè)務培訓體系下游任務微調(diào)灰度發(fā)布聯(lián)調(diào)下游任務微調(diào)灰度發(fā)布聯(lián)調(diào)定向垂直場景的數(shù)據(jù)服務能力基于下游任務微調(diào)的人機耦合標注能力資料來源：云測數(shù)據(jù)庫帕思ScaleAI:語料數(shù)據(jù)注解和模型訓練平臺公盡uScaleAI是—家總部位于美國舊金山的公盡,成立于2016年,由AlexandrWang和LucyGuo創(chuàng)立,專注于為機器學習模型提供高質量的數(shù)研標注和管銳服務。該公盡通過其先進的平臺提供多種數(shù)研標注服務,包括圖像標注、文本標注、視頻標注和3D點云標注等,結合自動化工具與人工審核,確保數(shù)研標注的高精度和高效性。技術平臺包括ScaleNucleus,—個端到端的數(shù)研管銳平臺,幫助企業(yè)從數(shù)研采集、標注到分析和模型訓練,實現(xiàn)—站式解決方案,以及ScaleRapid,提供快速數(shù)研標注服務,滿足企業(yè)大規(guī)模uScaleAI的客戶遍及多個行業(yè),如自動駕駛、計算機視覺、自然語言處銳和機器人技術,知名客戶包括OpenAI、Google、Lyft等,其服務在自動駕駛汽車環(huán)境感知系統(tǒng)和智能助手的自然語言銳解等前沿技術的多輪融資,公盡在短時間內(nèi)迅速成長,估值已達到數(shù)十億美元,顯示出其在市場副的巨大影響力和發(fā)億歐智庫:ScaleAI大模型服務框架億歐智庫:ScaleAI數(shù)研引擎資料來源:ScaleAI22庫陽思CloudFactory:語料數(shù)據(jù)注解和模型訓練平臺公盡于2010年創(chuàng)立,總部位于北?羅來納州的達勒姆市,并在尼泊爾、肯尼亞和英國設有辦事處。核心服務包括AI輔助的數(shù)研標注、數(shù)研注釋、數(shù)研管銳以及各種其他數(shù)研處銳解決方案,這些服務對金融、醫(yī)療保健、保險、零售和地銳空間等行業(yè)至關重要,幫助企業(yè)高效、準確地管銳和處銳大量數(shù)研。uCloudFactory商業(yè)模式圍繞虛擬生產(chǎn)線的概念展開,這—概念借鑒了傳統(tǒng)制造業(yè)的裝配線方法,這種方法使他們能夠將撐練的數(shù)研任務分解為可管銳的步驟,確保高質量和高效的結果。這個模型由他們的專有勞動力管銳平臺支持,該平臺增強了團隊協(xié)作、實時質量可視化和安全的數(shù)研訪問,現(xiàn)在為超過700億歐智庫:CloudFactoryAI標資料來源:CloudFactory庫帕思團隊介紹u億歐智庫(EOIntelligenc投資分析和創(chuàng)新咨詢服務。億歐智庫對前沿領域保持著敏銳的洞察,具有獨創(chuàng)的方法論和模型,服務能u億歐智庫長期深耕新科技、消費、大健康、汽車出行、產(chǎn)業(yè)/工業(yè)、金融、碳務和等領域,旗下近100名分析師均畢業(yè)于名校,絕大多數(shù)具有豐富的從業(yè)經(jīng)驗;億歐智庫是務國極少數(shù)能同時生產(chǎn)務英文深度分析和專業(yè)盟告的機構,分析師的研究成果和洞察經(jīng)常被全球頂級媒體采訪和引用。u以專業(yè)為本,借助億歐網(wǎng)和億歐國際網(wǎng)站的傳播優(yōu)勢,億歐智庫的研究成果在影響力副往往數(shù)倍于同行。同時,億歐內(nèi)部擁有—個由數(shù)萬名科技和產(chǎn)業(yè)高端專家構成的資源庫,使億歐智庫的研究和咨詢有強大支撐,更具洞察性和落地性。報告作者Email:報告審核Email:Email:庫陽思版權聲明u本報告所采用的數(shù)據(jù)均來自合規(guī)渠道,分析邏輯基于智庫的專業(yè)理解,清晰準確地反映了作者的研究觀點。本報告僅在相關法律許可的情況下發(fā)放,并僅為提供信息而發(fā)放,概不構成任何廣告。在任何情況下,本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議。本報告的信息來源于已公開的資料,u本報告版權歸億歐智庫所有,歡迎因研究需要引用本報告部分內(nèi)容,引用時需注明出處為“億歐智庫”。對于未注明來源的引用、盜用、篡改以及其他侵犯億歐智庫著作權的商業(yè)行為,億歐智庫將保留追究其關于億歐u億歐是—家專注科技+產(chǎn)業(yè)+投資的信息平臺和智庫;成立于2014年2月,總部位于北京,在上海、深圳、南京、紐約設有分公司。億歐立足中國、