数据引擎工作流
为 ML 和生成式 AI 工作流收集、整理和标注数据,包括 RLHF、人工反馈、红队测试和评测。
Scale 为需要在生产环境中使用可靠 AI 的组织提供数据、评测和 AI 系统工具。其网站将公司定位于覆盖 AI 工作全栈的服务,从训练数据和基准评测,到连接模型与业务工作流的企业解决方案。
Data Engine 专注于收集、整理和标注训练数据,包括 RLHF、红队测试和评测。企业解决方案页面则增加了部署和运营能力,介绍了一个用于构建和运行 AI 系统的平台,这些系统可以集成到实际工作流中,并通过人工反馈进行监督。
为 ML 和生成式 AI 工作流收集、整理和标注数据,包括 RLHF、人工反馈、红队测试和评测。
支持对文本、文档、自然语言处理、转录、图像、视频和 3D 传感器融合数据进行标注。
利用领域专家和贡献者招募,为训练数据集生成高质量标签。
发现模型失败情况,分类薄弱环节,并改进数据集,以优化标注成本和输出质量。
为企业用途构建、部署和运营 AI 系统,并支持人工反馈闭环和生产工作流。
使用与模型无关的技术栈,可适配前沿模型或定制的开源模型。
构建基础模型的团队可以获取训练数据、收集人工反馈并运行评测,以改进模型行为和质量。
企业可以构建与内部工作流连接、面向生产环境使用的智能体或生成式 AI 应用。
受监管或高风险领域的组织可以使用 Scale 支持可靠的决策系统,并提供监督和可审计性。
数据和 ML 团队可以在一个平台中标注文本、图像、视频、音频和 3D 传感器融合数据,无需管理相互独立的工具。
产品团队可以利用整理后的数据集和失败分析来识别薄弱环节,并持续提高标注效率。
Scale 将其产品描述为一种用于收集高质量训练数据、运行评测,以及为企业和政府用途构建或运营 AI 系统的方案。Data Engine 专注于标注、整理、RLHF、红队测试和评测,而企业解决方案页面介绍了如何在生产环境中构建和部署 AI 系统。
定价页面显示,Enterprise 选项面向战略性 AI 计划,Self-Serve Data Engine 选项面向实验或研究项目。两者都包含 Data Engine,而企业路径还强调可使用 GenAI Platform、企业级质量和 SLA,以及专属客户运营支持。
Scale 表示,Data Engine 支持由客户自己的员工进行数据标注,或使用 Scale 的数据管理工作流进行标注。产品页面还提到支持对文本、文档处理、自然语言处理、转录、图像、视频和 3D 传感器融合数据进行标注。
企业智能体解决方案页面表示,Scale 可以构建、部署和运营 AI 系统,并且智能体解决方案部署在 Scale Generative AI Platform 上。页面还表示,该技术栈与模型无关,可以集成前沿模型或定制的开源模型。
来源页面未提供公开的具体价格数字。页面显示,企业产品采用预约演示或咨询流程,Data Engine 的自助式选项则按用量付费。
流量数据仅供参考。
opentrain.ai
OpenTrain AI 是一个市场与托管服务平台,可招聘经过预审的 AI 训练师、数据标注员和领域专家,用于 RLHF、评估、红队测试、标注及智能体工作流。
www.lyzr.ai
OpenController is Lyzr’s control plane for discovering, evaluating, governing, and monitoring AI agents, models, tools, data, and workflows across an enterprise AI estate. It is intended for teams managing agents across clouds, frameworks, runtimes, and environments.
computearena.ai
ComputeArena is a community benchmark directory for measuring local AI model throughput across chips, quantisations, and runtimes. It helps developers run offline benchmarks, inspect signed reports, and compare decode and prefill performance on compatible workloads.
context.ai
Context 是企业级 AI 智能体平台,可在客户基础设施上构建、部署和改进智能体,并提供工作区、运行时、上下文、评估工具、连接器及基于 IdP 的访问控制。
www.langchain.com
LangSmith is an observability and evaluation platform for AI agents and LLM applications. It helps development and production teams trace agent behavior, monitor quality and cost, investigate failures, and evaluate changes.
deepeval.com
DeepEval is an open-source LLM evaluation framework for testing and benchmarking AI applications. It helps developers run pytest-native evaluations, score outputs and agent traces, and iterate on systems across text, image, audio, and voice workflows.