先看见你的数据
一切 从嵌入地图开始
在同一空间里看见每张图像与文本，用一句话或一张参考图检索。
- 由 CLIP、DINO 或 SigLIP 嵌入
- 存入向量索引，检索更快
- 模型越训练，嵌入越清晰
主动学习
每一轮 都标得更少
先标一小批，训练一个快速模型，让它自动标注其余数据。
- 不确定性与多样性挑出下一批要标的样本
- 亲手标注的比例每轮递减
- 为大规模数据集而建——超过 10 万样本
AI 标注
用示例标注 再传播
标注一个参考，即可传播到整个数据集。
- 或用文本写出类别，系统标注后你抽检
- 单张图像标注方式：点、框、文本、参考图像或参考框
质量检查
在坏数据造成损失前 拦下它
离群检测与图像检查，在坏样本进入训练前就标记它们。
- 嵌入离群浮现于稀疏边缘
- 标记过暗、模糊、过曝或欠曝
- 捕捉近重复的画面
工作方式
一条闭环贯穿始终
把一切嵌入同一空间，用一小批标注冷启动模型，自动标注并在其余数据上传播，再用质量检查策展——并把所学回流。
01
嵌入
图像与文本映射到同一个可检索的共享向量空间。
02
冷启动与训练
标注一小批并训练一个快速模型，启动循环。
03
自动标注与传播
模型回流自动标注，参考标注在数据集上传播。
04
质检与策展
离群与图像质量检查，为进入训练的数据把关。
能力
驱动这条闭环的一切
多模态嵌入
CLIP、DINO 与 SigLIP 把图像与文本映射到同一共享空间。
模型辅助预标注
内置的检测、分割与计数模型为你预先起草标注。
嵌入搜索与检索
用文本或参考图像，在向量索引中检索样本。
不确定性与多样性采样
预算化选择，挑出最具信息量的样本优先标注。
图像质量检查
自动标记模糊、亮度、曝光与近重复画面。
有界主动学习循环
每一轮迭代训练、扫描、自动标注，并重新进入循环。
实战场景
团队把它用在哪里
机器人与工业检测
规模化标注感知与缺陷数据，并把现场误差闭环。
零售与电商目录
用示例与文本为海量商品目录打标签并去重。
文档与多模态
在同一共享空间中标注文档、图像与画面。
量化收益
为规模而建为更少标注而调
100k+
为之而建的数据规模
↓ / round
亲手标注的比例
5+
图像质量维度
BYO
存储、模型与密钥
为集成而生
运行在你的环境中
BYOS
数据留在你自己的存储；AVIA 仅按需读取。
BYOM
用你自己的模型与端点做嵌入与预标注。
BYOK
你的密钥、你的访问控制、完整审计。
常见问题
关于标注
图像与文本通过 CLIP、DINO 或 SigLIP 嵌入到同一共享向量空间，因此你可以跨两者检索与匹配。