強化學習
透過獎勵訊號、偏好配對及複雜度校準的環境,大規模推動後訓練階段。
模型評估
運用私有的 AGI 基準測試、一對一競技場評估,以及基於評分標準的多模態評分,衡量模型效能。
機器人訓練
為具身智慧提供包含影片、軌跡及豐富多模態標註的全端數據。
專家標註
透過 Alignerr 網絡,取得領域特定的數據標註與評估所需的頂尖人類智慧。
研究與基準測試
使用 Labelbox 排行榜,比較頂尖模型在隱性智慧與複雜推理等多樣主題上的表現。
安全與對齊
透過能揭露領先模型盲點的自訂評估,支援 AI 安全研究。
強化學習數據
提供獎勵訊號、偏好配對,以及經過複雜度校準的環境,以達到最佳獎勵梯度與最大學習效益。
自訂評估
建立私有的 AGI 基準測試、用於一對一模型比較的競技場評估,以及涵蓋文字、視覺與推理任務的基於評分標準的多模態評分。
機器人數據管道
提供包含影片、軌跡及豐富多模態標註的全端數據,並由專用硬體與 AI 驅動的數據多樣性支援。
Alignerr 專家網絡
可接觸來自 40 多個國家、200 多個領域的超過 150 萬名知識工作者,其中包括 5 萬多名博士與 20 萬多名碩士學位持有者。
Labelbox 研究
透過科學精準度與客戶共同創新,開創前沿 AI 數據生成與評估方法。
Labelbox 排行榜
在主觀評估中實現精準度,揭露領先 AI 模型在隱性智慧與複雜推理等不同主題上的盲點。
知識工作評分標準
提供專家制定的評分標準,適用於程式設計、科學、金融等領域。
高價值領域涵蓋
支援多模態、長時程任務、科學程式設計及產業工作流程。
Labelbox 是一個由 Labelbox 提供的 AI 訓練數據平台,提供強化學習數據、自訂評估和標註工具。
分类:訓練部署工具
标签:資料標註、AI訓練、強化學習、自訂評估、標註平台