ai数据标注

在自动驾驶、智慧城市、遥感测绘等领域的快速发展中，三维点云数据已成为构建高精度数字世界的核心要素。特别是随着数据采集技术的进步，单次扫描覆盖上百平方公里、包含上百亿级点云的高分辨率数据集已成为常态。面对如此庞大规模的数据，传统标注工具在效率、精度和系统稳定性上的短板逐渐暴露。01 加载瓶颈在高分辨率、密集采样的场景下，

数据标注——AI训练的核心 在人工智能领域，数据是推动AI模型发展的基础支柱，而数据标注则是使这些模型能够“理解”并从数据中学习的关键步骤。数据标注不仅为AI系统提供了能够识别模式、分类信息并做出预测的能力，而且在实际应用中是至关重要的。比如，在语音识别中，只有通过准确标注的语音数据，AI才能够理解和准确转换语

提高数据数量、安全和多样性，对提升大模型性能，推动产业落地至关重要。记者从 2024 Incluison·外滩大会上了解到，蚂蚁数科发布新一代数据标注产品，向企业客户提供AI 驱动的全流程数据服务。传统数据标注以人工为主，进入大模型时代，企业面对数据指数级增长及非结构化的包围，其标注成本和效率往往达不到平衡。据了解，蚂

人工智能数据服务指为AI算法训练及优化提供的数据采集、清洗、信息抽取、标注等服务,以采集和标注为主。在这个过程中,AI数据服务的工程化能力至关重要,数据服务通过工程化的赋能可以广泛地覆盖人工智能不同场景下的数据需求。提升数据服务的工程化能力,需要建设提供底层框架支持和一站式的统一开发平台,将数据采集、数据传输、数据清洗

人工智能概念爆发伊始,算法、算力、数据就是重要的三要素,进入落地阶段,智能交互、人脸识别、无人驾驶等应用成为最大的热门,AI公司开始比拼技术与产业的结合能力,而数据作为算法的“燃料”,是实现这一能力的必要条件。随着人工智能技术在各个行业的落地进程不断加速,数据的质量与效率成为行业新的共同追求。想要用“好的数据”来训练“

来源：IT之家 AI 大模型是近年来人工智能领域的热门话题，它们可以实现各种令人惊叹的功能，如生成逼真的文本和图像，或者与人类进行流畅的对话。但这些大模型的背后，却有着一群默默无闻的数据标注员，他们每天为了给原始数据添加标签而辛苦工作，为 AI 技术提供训练所需的海量数据。图源 Pixabay数据标注员们的工作并不轻松

来源：Tech星球（ID：tech618） 作者：王琳随时可能被替代的流水线“螺丝钉”。郑雯至今觉得记得几个月的下午，那天，她一个小时就赚了2毛钱。她毕业于湖南的一所专科学校，是一名大模型数据标注师，每天的工作并不复杂——给自己领取的原始数据（如图像、视频、文本等）添加标签。但大模型对于数据的质量要求很高，那天当时一张

近日,中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)在 2023AIIA人工智能产业发展大会现场重磅发布"可信人工智能平台(TAP)标准体系"系列标准。云测数据凭借在AI数据服务领域深厚的技术沉淀和丰富的服务经验,全程参编《人工智能数据标注平台技术要求和测试方法》标准,并荣获“核心编写单位”证书。可信

自1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念以来,人工智能历经60余年的曲折发展,已经成为新一轮 科技 革命和产业变革的重要驱动力量,成为世界各国竞争角逐的焦点。如今,随着算力、算法模型、数据资源等基础技术条件的成熟,人工智能开始在交通、 金融 、工业、医疗等各个领域得到落

人工智能会取代你的工作吗?站在2022年的当下,大部分人给出的回答是——不会。事实上,AI产业的蓬勃发展,正在创造更多工作岗位。AI产业的工作机会不仅仅局限于工程师岗位。如今,从城市到乡村,从学生到上班族,越来越多人开始将AI数据标注员作为一项兼职工作,为AI模型添砖加瓦。但在AI数据标注领域,服务于数据标注的平台、工