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傳統(tǒng)大廠做數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)，欠缺的并不是技術(shù)，而更多的是對(duì)外包人員的即時(shí)反饋和管理。在數(shù)據(jù)量龐大的情況下，外包人員的數(shù)量會(huì)非常龐大，許多大廠會(huì)再找埃森哲這樣的公司去替它們管理外包人員。這在無(wú)形之中使得外包人員、提供數(shù)據(jù)標(biāo)注軟件的工程師、以及真正需要數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的算法工程師——三者之間的溝通不暢。企業(yè)支付的價(jià)格很高，但數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量卻并不高。

Scale AI 的專長(zhǎng)是利用超規(guī)格的工程團(tuán)隊(duì)和高素質(zhì)的外包管理人員，解決數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率和成本問(wèn)題。他們?cè)谌蛘心纪獍藛T進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，同時(shí)將總部設(shè)在硅谷，雇傭高質(zhì)量的硅谷工程師根據(jù)企業(yè)任務(wù)快速構(gòu)建新的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，再根據(jù)外包人員的反饋及時(shí)對(duì)平臺(tái)的功能做出調(diào)整。并通過(guò)全球化的招募系統(tǒng)，將價(jià)格降到最低——相比于美國(guó)大廠為了保證反饋需要在國(guó)內(nèi)招人標(biāo)注，Scale AI 可以根據(jù)任務(wù)難度，將簡(jiǎn)單的任務(wù)分發(fā)給發(fā)展中國(guó)家的數(shù)據(jù)標(biāo)注員，同時(shí)只需支付當(dāng)?shù)氐淖畹凸べY。