多任务场景
核心优势
人机协作
基于平台，可搭建RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)训练策略，让人工标注员实时参与模型训练调优过程
实时任务
平台具备实时任务推送机制，
可承接时效性要求较高的任务。
智能质检
区分不同任务需要的能力，平台根据用户历史做任务结果，实时计算用户历史做任务水平，做全量数据自动质检
主动学习
平台会筛选典型特征数据让人工优先标注，基于人工标注结果实时回流模型训练，形成数据闭环，提升模型效果，实现自动标注。
客户案例
有灵众包数据标注支持手游《逆水寒》
构建拥有海量智能NPC的开放世界
案例场景: 手游《逆水寒》所追求的开放世界包含情感细腻、反应灵敏、动作真实、表情丰富的智能 NPC，训练海量的智能 NPC 需要高质量 Human Feedback 数据。
解决方案: 伏羲有灵众包为智能 NPC 模型提供涉及语音采集、文本标注、情感判断、图片标注等多数据服务，最终支持创造出文字、语音、表情动作等多维度智能化的游戏 NPC。
案例成果: NPC们不仅拥有自己的性格、动机和行为逻辑，更有记忆且会学习，响应玩家的行为和环境的变化。NPC可基于人设，与玩家连续进行有趣的对话
有灵众包平台为无人零售智能货柜厂家
提供商品识别人机协作解决方案
案例场景: 市场上的无人货柜数量以每年20%比例持续增长，受识别准确率和成本约束，目前无人货柜主要通过两个摄像头进行商品识别服务。
解决方案: 利用有灵众包平台的商品识别算法能力与大量人工调度能力，采用AI预标注+预处理+人工兜底模式进行商品识别。
案例成果: 实现平均40s时延+99%的识别准确率，并基于平台的数据闭环能力实现无门槛新商品引入和模型能力持续提升。
有灵众包数据标注为
知名动作游戏《永劫无间》训练
拟人化寻路机器人提供数据支持
案例场景: 网易伏羲强化学习团队为网易旗下的知名动作游戏《永劫无间》提供拟人化机器人的支持，希望实现能够像玩家一样飞檐走壁的机器人。
解决方案: 利用有灵众包平台，采集玩家操作数据，构建数据 - 训练 - 评估自动闭环，以优化永劫无间中机器人的拟人性。
案例成果: 网易伏羲强化学习团队所训练出的拟人化寻路机器人与游戏原本内置的寻路机器人之间有明显差异，内置AI只会一直不停地跳着前进，而伏羲AI能够像较高水平玩家那样，采用滑步蓄力、钩索拉近等高阶操作方式前进。
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