我们支持所有主要数据类型的标注：图像（分类、目标检测、分割、关键点）、视频（追踪、动作识别）、LiDAR/3D 点云（目标检测、分割、传感器融合）、文本（NER、情感分析、关系抽取）、音频（转录、情感识别）以及多模态数据集。

标注任务因数据集和 AI 用例而异。常见任务包括目标检测、分割、实体标注、转录、偏好排序、代码审查和指令-回复评估。

质量通过结构化规范和多层 QA 流程维护，包括多轮审核、标准测试、共识验证和抽样审核。灵活的质量保证方法根据客户需求和项目性质应用。

是的。我们的运营设计用于根据项目需求扩展。我们维护经过培训的标注员池和标准化入职流程，以快速扩大新团队规模。

我们通常使用 CVAT、Label Studio 和 Prodigy 等行业标准标注平台，具体取决于项目和数据模态。我们也倾向于在客户平台上工作，以确保对齐和数据安全。

数据集可以机器学习团队常用的格式交付，如 COCO、YOLO、Pascal VOC、JSON、JSONL 或 CSV。

可以。我们建议客户从小型试点数据集开始，在扩展到更大数据集之前验证规范和标注质量。