数据标注

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  • BAT集体重做「AI 预训练」,补「脏数据」的坑
    国内多家AI模型厂商近期密集预训练返工,核心原因是脏数据、标注规则模糊、评测集污染、冗余语料等导致模型效果不佳。行业意识到数据质量比规模和场景优势更关键,而高质量数据积累缺少捷径,受预算、产能、数据治理与组织协同制约。借API中转、蒸馏等获取轨迹数据成暗战,数据飞轮仍未真正转起来。
    BAT集体重做「AI 预训练」,补「脏数据」的坑
  • 业务增长80%,澳鹏GenAI转型为什么在中国市场见效?
    澳鹏加速从传统数据标注转向GenAI数据服务,GenAI收入占比升至33%,带动2026H1集团收入增17.5%、EBITDA扭亏。中国业务增长强劲并贡献主要利润,海外业务因传统收入收缩和头部客户份额不足仍亏损。竞争关键在专家数据交付与进入头部模型厂商核心采购。
    业务增长80%,澳鹏GenAI转型为什么在中国市场见效?
  • 两个00后给英伟达供数据,估值215亿
    美国AI训练数据初创公司AfterQuery估值飙升至32亿美元,仅用18个月就跻身独角兽行列。该公司专注于为前沿大模型提供专家推理数据、强化学习环境和模型评测服务,已汇集近10万名专业人士。其数据被用于英伟达Nemotron 3 Ultra模型训练,并与多家AI实验室合作。
  • 数据标注需求呈指数级增长
    2026中国国际大数据产业博览会上,“数据标注”成为热门话题。数据标注就是给文本、图像、语音等原始数据语料打上精准“标签”,让AI能理解和识别真实世界。因此,数据标注被认为是打通人类智能和机器智能的关键环节。
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    09/01 14:00
    数据标注需求呈指数级增长
  • 云端数据引擎如何让自动驾驶标注员将体力活变成技术活?
    在自动驾驶模块化时代,数据标注的传统方式无法捕捉动态信息,导致标注需求发生变化。云端数据引擎应运而生,旨在提高标注效率并提供高质量数据集。该引擎通过自动化流程,从车端回传的海量原始驾驶数据中提取有价值的信息,并进行标注和处理。通过主动学习算法筛选高价值片段,再利用大模型进行联合处理,最终生成高质量的4D时空信息。虽然存在生成式模型在长尾场景中的局限性,但云端数据引擎仍能显著降低自动驾驶研发成本,推动行业发展。
    云端数据引擎如何让自动驾驶标注员将体力活变成技术活?