最近，我们有机会与首席技术官凯利·瑞安坐下来探讨Sapien平台的创新功能。从分散的熟练标签人员网络到游戏化工具和专业模块，我们的平台是企业扩展人工智能模型培训的新型高效解决方案。在这次对话中，我们将探讨Sapien方法的独特之处、我们克服的技术挑战以及数据标签的未来。
1。你能概述一下我们正在构建的平台吗？它与市场上的其他数据标签解决方案有什么区别？
Sapien平台是一个双向市场，将数据标签商与需要结构化数据的人工智能项目联系起来。它的与众不同之处在于我们先进的工具和可按需提供的极其多样化、技术精湛的贴标机社区。这使我们能够快速启动项目，并以非常高的精度生成新的地面实况数据。
2。我们的去中心化数据标签网络在提高可扩展性和效率方面发挥什么作用？我们如何应对建设这种全球基础设施所带来的技术挑战？
我们的去中心化数据标签网络对于可扩展性至关重要，因为它提供了现代数据任务所需的各种技能和背景。这些资格范围从简单的资格（例如养狗者）到专业知识（例如放射科医生）不等。不同类型的数据需要员工具有独特的视角和技能，而我们的网络就是为满足这一需求而设计的。
3.我们的数据标签模块如何与 AI 模型开发集成？它们在针对不同行业的灵活性和定制方面提供了哪些优势？
Sapien拥有各种极其专业的标签模块，该模块每周都在增长。总而言之，我们没有为贴标机提供压倒性的工具，而是向贴标机提供任务中最小、最容易完成的部分。这使贴标机的工作更轻松、更准确，从而降低了市场需求方面的成本。我们不怕为新客户或即将到来的任务推出全新批次的标签工具——在我们看来，这是确保所有智人发挥最佳状态的最低要求。
4。你能解释一下我们是如何建立基础设施来支持对不同区域的数据标签机进行大规模管理的吗？这对我们的客户和贴标商有什么好处？
根据第一原则，我们构建了Sapien的平台和基础架构，使其能够在完全分布式的环境中运行。甚至不要求给定标签工作流程的每个步骤都有一名会说相同语言的工作人员。这使我们能够提供一个高效的市场，让来自各种背景的员工都能找到有意义的工作，客户无需为劳动力的非专业部分多付钱。
5。在开发游戏化数据收集平台时，你遇到了哪些关键技术挑战？此功能如何有助于提高数据质量？
关键挑战始终是双重的：首先，我们必须提供让人们高效、准确地工作的工具。游戏化对打破标签任务的单调有很大帮助。其次，建立我们的内部基础设施以确保我们的最终数据输出始终保持高质量是我们的客户最关心的问题。这意味着从识别和依赖我们最好的贴标机到创建保证高精度输出的采样系统，应有尽有。
6。您如何看待数据标签的未来随着人工智能的发展？我们的平台在塑造未来，特别是在平衡自动化和人工输入方面发挥了什么作用？
随着自动化工具变得更加复杂，数据标签的未来将更加重视人类衍生的标签，再加上人工智能或其他自动化工具，以增加人类的产出。新模型需要新的基本事实才能有效，而人类在复杂工具的框架内工作是获取这些数据的最佳方式。
7。我们专注于构建一个强大的去中心化平台如何帮助快速需要大量标签数据的客户？这种方法有哪些性能和可扩展性优势？
拥有一个由具有不同技能和背景的工作人员组成的大型社区，可以轻松地对新项目进行小规模测试，进而增加到海量数据，所有这些都是为了方便客户。它还可以根据不同项目的需要甚至同一项目中的不同需求，轻松更改标签工作人员的背景或技能。
