
Physical AI를 위한 1인칭 인간 데이터.
AIMR POV — 우리의 1인칭 수집 시리즈. AIMR은 숙련된 최전선 작업자가 실제 업무를 수행하는 동안 실제 세계의 자아중심적 데이터를 수집합니다 — 화훼, 요리, 원예 및 시설 농업, 가축 및 수의, 청소 및 시설, 사무실 및 문서 처리, 캠퍼스 및 교실 환경에 걸쳐.
AIMR POV
서면 프로토콜에 따라 구축.
모든 AIMR POV 데이터셋은 서면 프로토콜에 따라 구축됩니다. 작업 분류, 장치, 수집 사양, 메타데이터 스키마 및 다양성 할당량은 수집 시작 전에 합의됩니다.
프로토콜 기반 수집
장치, 시나리오, 수집 사양 및 메타데이터 스키마는 귀하가 정의합니다. 우리는 사양에 따라 수집하며 우리가 우연히 보유하고 있는 것을 제공하는 것이 아닙니다.
숙련된 작업자, 실제 업무
우리의 수집가는 자신의 직업을 수행하는 훈련된 실무자입니다. 배우도 아니고, 스크립트화된 데모도 아닙니다.
산업 간 다양성
많은 환경에서 수행되는 동일한 작업은 한 방에서 반복되는 동일한 작업보다 모델에 더 많이 가르칩니다.
동의 및 추적 가능성
모든 산출물은 승인 체인 및 감사 가능한 원장과 함께 배송됩니다.
중국의 파트너 학교, 연구 기관, 기업 및 농장에 걸쳐 있는 약 1,000명의 훈련된 운영자.
7개 환경, 하나의 프로토콜 표준.

화훼
생화 수확, 개화 단계 판단, 등급 분류, 묶기 및 포장, 여러 화훼 공원과 온실 기지에서 수집.

요리
칼 작업, 웍 핸들링, 열 및 익힘 판단, 플레이팅 및 서비스, 실제 상업 주방 및 훈련 주방에서 수집.

원예 및 시설 농업
과수 가지 치기, 접목, 온실 야채 작업, 성장 단계와 어려운 조명 조건에 걸쳐 수집.

가축 및 수의
동물 취급, 사육, 착유, 헛간 청소 및 임상 절차, 수의사 감독 하에 수집.

청소 및 시설
상업적 청소, 청소 작업, 폐기물 처리 및 하우스키핑, 실제 사무실 및 산업 환경에서 수집.

사무실 및 문서 처리
행정 직원에 의한 파일링, 분류, 스캔 및 문서 처리. 요청 시 비식별화된 샘플 재료를 사용하여 수집.

캠퍼스 및 교실
강의, 메모 작성, 실험실 및 도서관 세션, 캠퍼스 일상 루틴, 실제 교실 환경에서 수집.
귀하의 시나리오가 목록에 없습니까?
AIMR은 프로토콜에 따라 수집하며 고정 카탈로그에서 수집하지 않습니다. 작업, 환경 및 장치를 알려주십시오 — 수집 사양을 설계하고 규모 확장 전에 파일럿을 실행합니다.
프로토콜에서 배송까지 4단계.
정의
우리는 프로토콜에 합의합니다: 작업 분류, 장치, 수집 사양, 메타데이터 스키마, 다양성 할당량.
파일럿
여러 작업자와 환경에 걸친 20~50시간의 검증 샘플을 배송합니다.
검증
귀하의 팀이 자체 품질 및 교육 검사를 통해 샘플을 실행합니다. 규모 확장 전에 서면으로 승인 기준이 합의됩니다.
규모 확장
합의된 사양에 따라 볼륨이 증가하며 배치 수준 품질 보고가 첨부됩니다.