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说到底,数据集才是产品

分层的数据资产与取舍

两个团队,同样的模型、同样的算力、同样的工期,做出不同的产品。差别很少在架构——架构一个季度内谁都能抄。

差别在数据:有哪些行、怎么切的、排除了什么,以及半年之后还有没有人能解释其中任何一件事。

会复利的优势

  • 一份换了标注员还能用的规范
  • 一套换了工程师还能用的结构
  • 一个换了模型还能用的留出集
  • 一份「试过什么、否掉了什么」的记录

每一样都很无聊。合在一起,就是一个团队每季度都在进步、另一个每季度都在重开的原因。

我们具体做什么

带标注层的视频与多模态语料。带解题步骤的题库。带评分检查的代码与智能体轨迹。带可筛字段的图像与图文对。带边界和录制条件的音频。带抽样框和日期的社媒集合。

模态不同,纪律是一套:能定义的单位、能筛选的字段、以及一张写明缺什么的数据卡。

我们承诺什么,不承诺什么

我们会在 1 个工作日内回复,范围确认后提供数据卡与字段说明。我们不说「有数据就能上线」,也不给一个没有在你的切片上测过的数字。

值得问的那个问题

不是「有多少行」,而是「这会让我真正关心的那次训练改变什么」。如果一家供应商能用一片、一个指标、一个日期回答它,剩下的就是采购流程。

这些语料由 Zovda 通过 Datuva 生产。语料总目录是进入这一切最短的路。

告诉我们你在训练什么,我们会在 1 个工作日内回复。

说说你在做什么产品

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在投入之前,把数据集、更新节奏和成本算清楚,我们在 1 个工作日内回复。

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告诉我们你要解决的问题,我们在 1 个工作日内回复。