Dataset Factory

面向模型训练与评测的高质量数据集

围绕大模型、视觉智能、语音识别、视频理解和多模态任务，提供从采集、清洗、标注、质检到结构化交付的数据集建设服务。

数据集方向

数据不是简单堆积，而是面向训练目标、任务边界和评测口径设计的工程化资产。

大模型语料行业知识、问答对、长文本摘要、指令数据、偏好样本。适用于 SFT、RAG、评测集和智能客服训练。

视觉数据目标检测、分割、关键点、OCR、缺陷检测、场景理解。适用于工业质检、安防、自动驾驶和图像搜索。

语音数据语音转写、说话人分离、情绪标注、方言与噪声场景数据。适用于 ASR、语音质检、客服和语音助手。

视频与多模态动作识别、事件标注、音画对齐、图文问答、跨模态检索。适用于视频理解、内容审核和多模态大模型。

以样例先行、规则固化、分层抽检和问题回流为核心，控制数据偏差与标注一致性。

明确数据来源、授权边界与脱敏要求。

剔除低质、重复、乱码、无效样本。

通过试标结果校准标注规范。

按模型训练格式输出可追溯数据。