Изучаем подходы к подготовке данных для AI- и LLM-моделей.
Мы рассматриваем методы разметки, оценки качества и сравнения данных, которые используются в обучении алгоритмов.
Примеры исследуемых задач:
Также консультируем по вопросам подготовки датасетов, требованиям к структуре данных и методам контроля качества.
Используемые алгоритмы анализируют процесс подготовки данных, проверяют корректность и помогают поддерживать структурированность набора.
Исследуем практики тестирования цифровых продуктов: сайтов, приложений и интерфейсов.
Мы изучаем сценарии, связанные с регистрацией, онбордингом, навигацией, поиском, формами, оплатой и воспроизведением ошибок.
В процессе анализа рассматриваются:
PixWise консультирует по вопросам интерпретации полученных данных, структурирования метрик качества и устройству процессов тестирования.
Изучает сценарии, в которых AI-агенты взаимодействуют с внешними системами и цифровой средой.
Мы рассматриваем задачи, связанные с модерацией, проверкой данных, заполнением форм, взаимодействием с сайтами и сервисами, а также выполнением действий, выходящих за пределы “песочницы” агента.
Передача информации может происходить через API или webhooks - после чего анализируются:
Можем консультировать по вопросам построения таких процессов, структуре обмена данными и особенностях интеграции AI-агентов с внешними системами.
AI управляет распределением и проверкой, поэтому даже крупные заказы выполняются в разы быстрее без потери качества.
Один менеджер теперь контролирует не десятки, а тысячи действий - без найма агентств и координаторов.
Отдельные этапы могут становиться менее затратными при использовании AI-инструментов.
What customers are saying