Šajėtų neticami divas nedēļas, un mums ir veiksmīgi iezīmēts daudz datu!
Mēs analizējam marķēto ierakstu precizitāti un kvalitāti, kas lielākoties atbilst oriģinālajiem vienaudžu izvērtējuma rezultātiem.
Šī ceļojuma laikā, veidojot mērogojamu #DeCorp modeli, saskārāmies ar dažām jaunām problēmām, taču mūsu komanda izturēja nepārtraukti. Kāds laiks veidot AI un #USD1 vietnē @BNBCHAIN!
Ang Tagger ngayon ay kasosyo ng Huawei Cloud, na nagbibigay ng mga serbisyong data labeling sa mga enterprise sa loob ng Huawei ecosystem network.
Isa itong malaking pagpapatunay para sa sistemang #DeCorp habang nagsisimula tayong maghanda ng mga enterprise-grade na workflow para sa mga organisasyong nasa unahan ng mundo sa AI technology.
Mga Nakatakdang Lugar para sa Pananaliksik at Pagpapaunlad:
1. Perception Data Labeling & Sensor Fusion - 4D BEV Lane-Line Annotation & Tracking (bird’s-eye view, spatiotemporal na pagkakapare-pareho) - Joint 4D & 2D Traffic-Light Labeling (estado, timing, at konteksto ng eksena) - 3D Freespace Segmentation (drivable area & pag-eksa sa obstacle) - 2D–3D Fusion Labeling (camera/LiDAR/Radar na pag-align at cross-modal QA) - 2D Bounding Boxes, 2D & 4D Semantic Segmentation, Keypoint Annotation (mga pangunahing CV primitives sa sukat)
2. Pagsusuri at Ops para sa Large-Model (LLM/VLM) - LLM Text Evaluation & Scoring (rubrics, pairwise comparisons, MOS-style ratings) - Multimodal Video Evaluation para sa mga VLM (temporal reasoning, grounding, event detection) - LLM Prompt Supervision (PS) (disenyo ng prompt, safety guardrails, A/B scoring at red-teaming)