Agentic Labeling
Мы создаём пользовательских агентов авторазметки, обученных с нуля на ваших данных. В течение месяца 80% ваших аннотаций автоматизированы. Эксперты переключаются на анализ ошибок и пограничные случаи — критически важный для безопасности длинный хвост, где точность важнее всего, а универсальные модели не справляются.
Каждый клиент следует одному и тому же проверенному пути — от 100% ручной разметки до 90% автоматизации AI-агентами за три месяца.
Месяц 0
Наша управляемая команда из 15 000+ экспертов размечает ~100 000 объектов на ваших сенсорных данных — LiDAR-кубоиды, камерные bounding box, полилинии, маски сегментации. Это исходные данные для вашего пользовательского агента авторазметки. Качество: 99%+ первичный выход.
Месяц 1
Мы обучаем пользовательского агента авторазметки с нуля на ваших размеченных данных и развёртываем его за две недели. Не универсальная модель — лёгкий, специализированный агент, оптимизированный под вашу точную таксономию. 80% новых меток генерируются автоматически. Эксперты проверяют 20%, где агент имеет низкую уверенность.
Месяц 3+
Каждая коррекция поступает в следующую версию агента. Точность растёт. Стоимость за метку снижается. Ваши эксперты становятся специалистами по пограничным случаям — находя сценарии, где автономные системы дают сбой. Это данные, которые определяют разницу между 99% и 99,99%.
| Off-the-Shelf (YOLO, SAM3) | Пользовательские агенты авторазметки Avala | |
|---|---|---|
Точность | ~50% на специализированных задачах | 80–90%+ на вашей конкретной задаче |
Стоимость инференса | $3–5К/мес. на проект | Лёгкий — многие работают на устройстве |
Данные для обучения | Универсальное — не ваша таксономия | Обучено с нуля на ваших данных |
Скорость итерации | Исправления медленнее, чем разметка с нуля | Еженедельные итерации с новыми крайними случаями |
Мы ведём каталог моделей Physical AI — от YOLO до NVIDIA Alpamayo — и создаём пользовательских агентов авторазметки на лучших фундаментах для вашего сценария.
Пользовательские агенты авторазметки, обученные с нуля на ваших данных. 80-95% точности. Многие работают на устройстве с нулевой стоимостью инференса. Основа конвейера 80/20.
2D-детекция объектов и ограничивающие рамки в реальном времени. Дообучение под каждого клиента для быстрой автоматической разметки.
Сегментация экземпляров и семантическая сегментация с интерактивными масками. Предварительная аннотация для полигональных задач.
Сквозная модель Vision-Language-Action для автоматической разметки 4D-траекторий и понимания сцен.
Сегментация объектов для предварительной аннотации кубоидов и 3D-ограничивающих рамок.
Сегментация людей для автоматической разметки поз, ключевых точек и скелетов.
Мировые базовые модели для реконструкции сцен, аугментации данных и симуляции.
Avala Inference Cloud
Запускайте агентов авторазметки в продакшн-масштабе без управления GPU, холодных стартов или инфраструктуры. Управляемый слой инференса для Physical AI.
Без управления GPU, без холодных стартов, без накладных расходов на инфраструктуру.
SageMaker и выделенный инференс для тяжёлых нагрузок.
WASM-исполнение на стороне браузера для лёгких моделей — нулевая стоимость инференса.
Автомасштабирование для продакшн-объёмов до 1М+ фреймов в неделю.
Глобальное распределение, оптимизация под задержку и пропускную способность.
Замкнутая система, стоящая за лучшими программами автономного вождения. AI-агенты размечают → эксперты проверяют → дообучение → повтор. Каждая итерация делает агента умнее, а ваши данные — дешевле.
Начните с пилотного проекта. Убедитесь, как ваш пользовательский агент авторазметки достигает 80% точности на ваших данных в первый месяц — или мы честно скажем, если это не подходит.