Minggu ini menandai tonggak sejarah bagi Tagger. Kami memajukan penyelesaian perusahaan B2B dan memperluas penerapan dunia nyata di bawah kerangka kerja #DeCorp. Semua pembayaran diselesaikan dalam USD1 pada @BNBCHAIN, stablecoin yang diterbitkan oleh @WorldLibertyFi, memungkinkan pembayaran lintas batas instan dan saluran penyelesaian B2B yang dapat diprogram. 🟢 Acara Pelabelan Data Dua Minggu $200,000 (14–28 Agustus 2025) Mengirimkan batch berikutnya dari pesanan dunia nyata dan memberi penghargaan kepada komunitas yang mendukung pekerjaan tersebut. 🔗 🟢 Mitra Cloud Huawei Menyediakan layanan pelabelan data perusahaan untuk jaringan ekosistem Huawei. R&D yang Direncanakan: (1) Pelabelan Data Persepsi & Fusi Sensor (2) Evaluasi & Operasi LLM/VLM 🔗 🟢 $4.89 Juta USD Kesepakatan Perusahaan dengan ReadiiTel Pelabelan data dan pengembangan model untuk kasus penggunaan CV dan pelabelan log yang berfokus pada operasi. 🔗 🟢 Kesepakatan Multi-Aliran Kerja $5 Juta USD dengan @stables_money Memasok pengiriman pesanan pelabelan data visi komputer berdampak tinggi. 🔗 🟢 Kemitraan Strategis dengan @LorenzoProtocol Integrasi DeFi ke dalam lapisan penyelesaian perusahaan #USD1 Tagger. 🔗 🟢 Kemitraan Strategis & Kampanye dengan @Fableration Membuka cara baru untuk memberdayakan kreator, komunitas, dan AI. 🔗

Kami dengan senang hati mengumumkan kesepakatan senilai $4,89 Juta USD dengan ReadiiTel untuk memberikan pelabelan data dan pengembangan model di serangkaian kasus penggunaan CV dan pelabelan log yang berfokus pada operasi. Pembayaran untuk pesanan ini akan diselesaikan dalam USD1, stablecoin yang diterbitkan oleh @WorldLibertyFi, memungkinkan penyelesaian yang cepat, berbiaya rendah, dan dapat diaudit secara on-chain. Lingkup pekerjaan: - Penerapan lapangan & QA (on-premise / pusat data): Hunian rak dan panel patch, pemeriksaan OCR port / label, pengenalan status LED untuk kesehatan perangkat, tata graha kabinet, dan verifikasi instalasi. - Data operasi cloud: Pelabelan taksonomi insiden/tiket, kelas penyimpangan konfigurasi, dan kategori akar penyebab kesalahan konfigurasi untuk melatih model triase dan deteksi anomali. - Kinerja jaringan & layanan internet: Pelabelan jendela telemetri/log (misalnya, SNMP/syslog/NetFlow) berdasarkan jenis pemadaman, degradasi QoS, dan kemungkinan penyebab untuk mempercepat waktu rata-rata untuk mendeteksi. - Kualitas & perutean kabel: Segmentasi instans kabel, pelanggaran jari-jari tikungan, masalah regangan/ikatan, dan kepatuhan kode warna. - Inspeksi ujung ujung konektor serat: Penilaian gambar mikroskop untuk kontaminasi, goresan, lubang—dipetakan ke hasil IEC "Lulus/Gagal/Pantau". - Keberadaan & orientasi AP Wi-Fi: Deteksi peralatan langit-langit/dalam ruangan untuk jumlah AP, jenis braket, dan pemeriksaan orientasi—mendukung validasi desain. Privasi pertama dengan desain #DeCorp: Semua tugas visi komputer tidak sensitif terhadap privasi dan terbatas pada peralatan dan lingkungan (tidak ada wajah, layar, atau plat nomor). Tagger memberlakukan redaksi otomatis jika diperlukan, minimalisasi metadata, dan alur kerja yang dapat diaudit secara menyeluruh.

Tagger sekarang menjadi mitra Huawei Cloud, menyediakan layanan pelabelan data untuk perusahaan dalam jaringan ekosistem Huawei. Ini adalah validasi utama untuk sistem #DeCorp saat kami mulai menyiapkan alur kerja tingkat perusahaan untuk organisasi yang berdiri di garis depan dunia dalam teknologi AI. Area Penelitian dan Pengembangan yang Direncanakan: 1. Pelabelan Data Persepsi & Fusi Sensor - 4D BEV Lane-Line Annotation & Tracking (tampilan dari atas, konsistensi spasiotemporal) - Pelabelan Lampu Lalu Lintas 4D & 2D bersama (konteks status, waktu, dan adegan) - Segmentasi Ruang Bebas 3D (area yang dapat dikemudikan & pengecualian rintangan) - Pelabelan Fusi 2D–3D (penyelarasan kamera/LiDAR/Radar dan QA lintas modal) - Kotak Pembatas 2D, Segmentasi Semantik 2D & 4D, Anotasi Keypoint (primitif CV inti dalam skala besar) 2. Evaluasi & Operasi Model Besar (LLM/VLM) - Evaluasi & Penilaian Teks LLM (rubrik, perbandingan berpasangan, peringkat gaya MOS) - Evaluasi Video Multimodal untuk VLM (penalaran temporal, pembumian, deteksi peristiwa) - LLM Prompt Supervision (PS) (desain cepat, pagar pembatas keselamatan, penilaian A/B, dan red-teaming)