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数据堂
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数据堂(北京)科技股份有限公司
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数据堂(北京)科技股份有限公司,成立于2011年(股票代码:831428),专业的人工智能数据服务提供商,致力于为全球人工智能企业提供数据获取、处理及数据产品服务。 数据堂自主研发的基于“Human-in-the-loop人在回路”人机交互参与的人工智能数据加工平台,在实际的数据处理过程中,极大提高了数据生产效率,已实现人工智能数据的规模化生产,摒弃以往的纯手工作业模式。
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数据上新 | 全新高质量训练数据集重磅发布
数据堂全新发布多语种大模型预训练数据集、多模态大模型数据集、语音识别与计算机视觉训练数据集,全面助力企业打造更高精度、更强泛化能力的AI模型,轻松应对全球用户多样化的语言与应用场景需求,为智能升级提供坚实数据支撑。
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行业洞见 | 数据市场发展的新特点新变化新趋势
随着人工智能、大模型技术的快速迭代,尤其是DeepSeek的开源,带动了大模型向领域快速应用,同时也带动数据市场发生了趋势性的变化。数据作为新的生产要素,正引领着一场前所未有的变革。
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七大技术路线解析:自动驾驶如何被数据重新定义
自动驾驶技术从实验室的算法验证走向大规模量产应用,是一场充满挑战的征程。这段征程的核心驱动力,不仅是芯片和传感器的升级,更是一场关于数据的“喂养”竞赛——从简单的像素标注到多模态大模型的理解,数据需求的演变悄然推动着自动驾驶的每一次跨越。早期依靠摄像头的辅
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TTS 走向拟人化时代:数据堂高质量语音资源全面支撑模型升级
随着大规模语言模型(LLM)与深度学习技术的突破,文本到语音(TTS)系统在语义理解、风格控制以及多语言建模等方面取得了显著进展。语音输出的自然度、情感表现力和场景适应性大幅提升,推动其在智能客服、虚拟助手、数字员工等场景中加速落地。引用与此同时,用户对语
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破局多语之邦,如何让AI听懂印度方言?
印度,一个拥有14亿人口的国家,不仅是全球增长最快的数字经济体之一,更是一座“语言的博物馆”——22种官方语言以及众多方言汇聚于此。随着印度经济快速发展和数字化转型深入推进,人工智能技术正加速渗透至印度各个领域。
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具身智能的下一步:如何构建跨场景通用训练数据集?
在自动驾驶、智能家居、医疗陪护、工业自动化等领域,具身智能正在颠覆传统模式。然而,具身智能“大脑”的训练高度依赖于从真实物理环境中获取的多模态交互数据。如何解决物理世界数据匮乏问题,已成为当前具身智能技术演进过程中亟待突破的关键瓶颈。
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千万级成品数据集:OCR全能选手的“硬核底座”
近期,谷歌发布的新一代推理模型Gemini2.5Pro,堪称AI领域的最强选手,尤其在OCR(光学字符识别)领域上更是展现出超强能力,无论是复杂的手写字体、古籍文献,还是多语言混杂的票据,其近乎“零误差”的识别能力引发行业广泛关注,这一突破性表现又是如何实现的呢?
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全双工分轨语音数据集:让AI实现无缝对话
全双工语音交互是一种允许设备在接收语音的同时并行处理和响应的技术。在传统半双工模式下,用户需要说完一句话后等待系统响应,交互效率低且体验不自然;而全双工交互支持边听边说、实时打断和无效语音拒识等。
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【技术人必看】INTERSPEECH2025-MLC-SLM挑战赛:1500小时多语种语音数据集+双任务赛制,全面解锁语音AI新边界!
数据堂联合中国移动、Samsung、Meta等全球多家知名企业,在即将举行的INTERSPEECH2025国际会议上推出多语种对话语音语言模型研讨会,即MLCSLMWorkshop2025。旨在通过举办多语种对话语音语言模型(MLCSLM)挑战赛,以及发布真实的多语种对话语音数据集来促进该方向的研究。
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高质量专业领域数据的稀缺,正在成为制约垂域大模型落地的最大瓶颈
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