在 TDCX，我们拥有一支由 50 名专家组成的团队，他们专精 AI、机器学习、机器人流程自动化、数据科学和客户体验，帮助客户在业务中充分发挥 AI 的潜力。我们的专家随时待命，在协助您大规模实施 AI 解决方案的同时，以最高标准遵守数据合规和安全性要求。
我们所利用的工具在准确度和可扩展性方面无与伦比，可结合先进的机器学习算法和人类专业知识，对数据进行细致标注，以训练 AI 模型。这些工具出色胜任从图像分割到自然语言处理等多种标注任务，从而生成强大而准确的模型。
我们致力于为客户提供最高级别的安全性和数据隐私保护。为此，我们在安全协议中实施超越行业标准的 ISO 认证措施。我们的综合安全计划经过精心设计，旨在保护客户数据，以确保所有系统信息的保密性、完整性和可用性。
管护
生成和管护专用图像数据，以训练扩展性图像模型。通过训练，让您的模型理解主观标准，包括美学、艺术意图和上下文的细微差别。
图像描述
识别并改进由模型生成的过于直白或笼统的描述。挖掘图像内容的独特之处，使描述契合品牌调性，激发情感共鸣。
排序
与我们的团队一起评估生成结果的一致性，以准确衡量校准情况。我们的标注专家将协助您对生成结果进行排序，再将其用作完善和微调生成模型的输入内容。
预训练
在选择、组织和完善数据集的过程中，我们始终一丝不苟，确保数据集的质量、相关性和准确性。这包括识别和纠正错误、处理缺失数据和准备数据集，以便数据集在机器学习模型训练中得到充分利用。
RLHF
基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 的有效实施有赖于根据人类反馈，对初始模型进行迭代改进。我们具备过人专长，可让您获得绝佳的准确性。
评估
我们结合量化指标、人工判断和多种评估方案，协助您全面评估 LLM 的性能，并不断改进输出结果。这一阶段十分关键，从处理幻觉、验证到监控生产应用质量的全过程，我们都将伴您左右。
目标检测
我们将帮助您精确识别和定位图像中的目标。这涉及采用边界框和多边形等工具，在所识别出的目标周围绘制边界框，明确标示目标位置。该过程还包括预标注验证，以确保目标识别的准确性和可靠性，为从计算机视觉任务到高级图像分析等多种应用奠定坚实基础。
分割
我们可满足您的多元分割需求。通过语义分割，我们将图像中的每个像素归入有意义的类别，从而全面理解图像内容。通过实例分割，我们进一步区分各类别中的单个目标实例。通过全景分割，我们将语义分割和实例分割完美结合，以实现对场景的整体理解。
分类
这离不开对数据的组织和理解，涉及标签和属性分配，以便有效地对信息进行分类。在多模态分类中，需要考虑不同的数据类型，以便进行全面分析。模型验证可确保分类模型的准确性和可靠性，并验证其有效性。
上下文理解
虽然 AI 可以识别特定的模式和内容类别，但要论理解日益复杂的细微差别、文化语境和讽刺情感，还是我们的专业审核员更胜一筹。某些内容需要依赖上下文才能合理解读，自动化系统需要经过长期相关训练才能识别微妙之处，因此，人工干预仍然至关重要。
处理歧义和边缘情况
当内容压在可接受范围的边界或处于“灰色地带”时，AI 模型在处理歧义或边缘情况方面的局限性便显露出来，需要专业的审核员加以干预。我们的专业审核员将根据不断变化的社会规范做出决策，应对自动化系统可能因不明确或不断变化的文化动态而陷入困境的情况。
持续改进模型
纵观整个过程，我们的专业审核员在 AI 模型的迭代改进方面功不可没。他们提供有关误报或漏报的反馈，帮助完善机器学习算法。他们的见解十分宝贵，有助于训练模型，以适应新兴趋势、新内容形式或不断变化的用户行为。通过积极参与反馈循环，我们的专业审核员为 AI 内容审核的持续改进做出不小贡献。
