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在同一个房间、同一种动作上增加更多小时,收益很小。覆盖是 Avala 在会改变模型学习内容的各个维度上规划并证明多样性的方式。

覆盖单元

一个覆盖单元是六个维度的一种组合。 验收会记录每次采集的单元取值。MCP 工具 get_campaign_acceptance_coverage 报告在已验收的采集中哪些取值覆盖不足。简报为每个单元设定目标验收小时。能力实验列出它所针对的单元。 Avala 依据一个公开的目录规划采集,该目录包含 26 个任务类别、175 个工作流。

集中度上限

简报设定任何单一取值在验收小时中可占的最大比例。常见的上限适用于:
  • 单个地点
  • 单个操作员
  • 单台电器或单个机构单元
  • 单个覆盖单元
  • 低多样性动作,例如反复擦拭
Avala 在每次交付时测量集中度。会使某个取值超出上限的序列会被暂缓并报告。

重叠检查

Avala 为每个序列的视频内容生成指纹。重叠检查分三轮进行:
  1. 完全相同的文件。 通过哈希发现相同的文件。
  2. 内容指纹。 通过指纹匹配发现同一素材经过重新编码、裁剪时长或裁切画面的副本。
  3. 相似性审核。 来自同一地点和同一布置的近乎相同的场景会被标记给审核员。
简报说明每次交付与什么进行比对:交付本身、更早的交付,或您提供的参考素材。指纹带有版本号。覆盖报告注明所搜索的指纹版本和范围。

场景真实性标准

Avala 在真实的房间中采集真实的家务。该标准有四条规则。
  • 保留普通的干扰物。 让无关且安全的物品留在画面中,例如信件、手机或旁边的食品杂货。没有人会为了移动一个碗而清空整张桌子。
  • 采集有意义的工作。 使用自然的节奏和真实的家务目标。为慢而慢的动作、反复擦拭的循环、人为制造的洒落和摆拍的堆放都不符合标准。
  • 改变整个环境。 让采集分布在不同的住所、布局、操作员和电器上。换一个餐具或给同一个动作改个标签,不会构成新的环境。
  • 允许有目的的整理。 真实的请求,例如整理书桌,是有效的。记录初始状态、目标和结果。不要为了开始任务而制造混乱。
只有在同意、隐私和安全允许时,干扰物才会留在画面中。

覆盖报告

每次交付都附带一份覆盖报告。简报在采集开始前确定其字段、定义和阈值。 交付前,Avala 会把测得的构成与简报进行比较。报告列出占比过高的地点、操作员、电器和动作,并在旁边列出缺失的单元。

通过 MCP 服务器读取覆盖

MCP 工具 get_campaign_acceptance_coverage 返回一个采集活动项目中每个维度取值的已验收采集数量。以逗号分隔的列表传入 axes 来选择维度。数量较少的取值表明该采集活动在哪里较为稀薄。参见与 AI 一起使用 Avala来连接您的助手。