Physical AI のための一人称人間データ。
AIMR POV — 私たちの一人称収集シリーズ。AIMR は、熟練した第一線の作業者が実際の仕事をしているところから、現実世界の自己中心型データを収集します — 花卉、料理、園芸・施設農業、畜産・獣医、清掃・施設、オフィス・ドキュメント処理、キャンパス・教室環境にわたって。
AIMR POV
書面によるプロトコルに基づいて構築。
すべての AIMR POV データセットは書面によるプロトコルに基づいて構築されます。タスク分類、デバイス、収集仕様、メタデータスキーマ、多様性クォータは収集開始前に合意されます。
プロトコルベースの収集
デバイス、シナリオ、収集仕様、メタデータスキーマはお客様が定義します。私たちは仕様に従って収集し、たまたま保有しているものを提供するわけではありません。
熟練した作業者、実際の仕事
私たちの収集者は、自分の職業に従事する訓練を受けた実践者です。俳優でも、スクリプト化されたデモでもありません。
業界横断的な多様性
多くの環境で実行される同じアクションは、1つの部屋で繰り返される同じアクションよりもモデルに多くを教えます。
同意と追跡可能性
すべての成果物は、承認チェーンと監査可能な台帳を添付して出荷されます。
中国のパートナー校、研究機関、企業、農場にまたがる約1,000人の訓練されたオペレーター。
7つの環境、1つのプロトコル標準。
花卉
生花の収穫、開花段階の判断、等級分け、束ね、梱包、複数の花卉公園と温室基地で収集。
料理
包丁仕事、中華鍋の扱い、火加減と焼き加減の判断、盛り付けとサービス、実際の商業厨房と訓練厨房で収集。
園芸と施設農業
果樹の剪定、接ぎ木、温室野菜作業、成長段階と困難な照明条件にわたって収集。
畜産と獣医
動物の取り扱い、飼育、搾乳、納屋の清掃、臨床手順、獣医の監督下で収集。
清掃と施設
商業清掃、掃除作業、廃棄物処理、ハウスキーピング、実際のオフィスと産業環境で収集。
オフィスとドキュメント処理
事務職員によるファイリング、分類、スキャン、ドキュメント処理。要求に応じて匿名化されたサンプル材料を使用して収集。
キャンパスと教室
講義、メモ取り、実験室と図書館のセッション、キャンパスの日常生活ルーチン、実際の教室環境で収集。
あなたのシナリオがリストにありませんか?
AIMR はプロトコルに従って収集し、固定カタログから収集するわけではありません。タスク、環境、デバイスを教えてください — 収集仕様を設計し、スケール前にパイロットを実行します。
プロトコルから配信までの4つのステップ。
定義
プロトコルに合意します:タスク分類、デバイス、収集仕様、メタデータスキーマ、多様性クォータ。
パイロット
複数の作業者と環境にわたる20〜50時間の検証サンプルを配信します。
検証
お客様のチームが独自の品質とトレーニングチェックを通じてサンプルを実行します。スケール前に書面で受入基準が合意されます。
スケール
合意された仕様に従ってボリュームが増加し、バッチレベルの品質報告が添付されます。