Sieve – Sınır (Frontier) Yapay Zeka için Multimodal Veri Laboratuvarı, Video ve Ses Etiketleme | Quasa.io

#Quasa #QUA #Sieve

Sieve, sınır (frontier) yapay zeka modelleri için geliştirilmiş multimodal bir veri laboratuvarıdır. Video, ses, görsel ve etkileşim verilerini toplar, filtreler, indeksler ve etiketleyerek eğitime hazır veri setleri sunar. İş akışı (pipeline); Kaynak (Source), Filtrele (Filter), İndeksle (Index), Etiketle (Annotate) ve Teslim Et (Deliver) adımlarından oluşur. Filtreler; anlambilimi (semantics), telif haklarını, yapay nesne/kusur (artifact) durumunu ve görev kalitesini puanlar. İndeksleme, dedektörler ve gömmeler (embeddings) yardımıyla milyarlarca klibi kapsar. Etiketleme aşaması ise altyazılar, transkriptler, nesne etiketleri, eylem meta verileri, kamera sinyalleri ve arayüz (UI) olayları ekler. Teslimat; lisanslama ve SOC 2 Type II kontrolleriyle birlikte paketlenmiş veri setlerini, değerlendirme setlerini ve ortamları içerir. Sieve Data üzerindeki ayrı bir geliştirici yolu ise küçük bir ücretsiz kredi ile kullanım bazlı fiyatlandırma üzerinden transkripsiyon, dublaj, dudak senkronizasyonu (lipsync) ve arka plan silme gibi video ve ses uygulamalarını satmaya devam etmektedir. Veri laboratuvarı satışları, self-servis bir üyelik değil, kurumsal bir satın alma anlaşmasıdır.

𝐂𝗢𝗥𝗘 𝗦𝗧𝗥𝗘𝗡𝗚𝗧𝗛𝗦
• Tüketiciye yönelik bir düzenleyici değil, model eğitimi için özel olarak tasarlanmıştır
• Telif hakkı ve yapay kusur (artifact) filtreleri doğrudan iş akışının içindedir
• Ham veri yığınları yerine düzenleme çiftleri (editing pairs) ve görsel-işitsel senkronizasyon sunar
• Gerçek, dijital ve simüle edilmiş sahnelerde özel veri toplama imkanı
• Saklama (retention) kontrolleriyle güvenli teslimat  

𝗜𝗗𝗘𝗔𝗟 𝗙𝗢𝗥
Lisanslı, etiketlenmiş multimodal verilere ihtiyaç duyan ancak bunları kendileri kazıyamayan (scrape edemeyen) yapay zeka laboratuvarları ve ürün ekipleri.

𝗛𝗜𝗚𝗛𝗟𝗜𝗚𝗛𝗧𝗦
• İnsan denetimli kalite güvencesiyle (QA) desteklenen yüzlerce petabaytlık iddia
• Büyük alım öncesinde numune (sample) sağlama
• Yoğun etiketler (dense labels) ve zamansal hizalama (temporal alignment)
• Bilgisayar kullanım görevleri (computer-use) için etkileşim izleri (interaction traces)
• Yalnızca tek bir video işine ihtiyacınız olduğunda kullanabileceğiniz kullanım bazlı API'ler  

𝗣𝗢𝗧𝗘𝗡𝗧𝗜𝗔𝗟 𝗖𝗢𝗡𝗦𝗜𝗗𝗘𝗥𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡𝗦
• Veri seti fiyatı açıkça yayınlanmamıştır, teklif usulüdür (quote-only)
• Petabayt iddiaları şirketin kendi beyanlarına dayanmaktadır
• Temiz bir veri seti tek başına daha iyi bir model demek değildir
• Telif hakkı filtreleri yine de sizin tarafınızdan yasal incelemeden geçirilmelidir
• API kataloğu ile veri laboratuvarı birbirinden farklı ürünlerdir  

𝗢𝗩𝗘𝗥𝗔𝗟𝗟 𝗩𝗘𝗥𝗗𝗜𝗖𝗧
4.2/5 yıldız. Darboğazınız başka bir model sarmalayıcısı değil de verinin kendisi olduğunda Sieve'i kullanın. Büyük hacimli bir anlaşma imzalamadan önce, hata senaryonuza uygun bir numune talep edin. Quasa.io'da inceleme yaparak 1 QUA ödül de kazanın!

𝗚𝗘𝗧 𝗦𝗧𝗔𝗥𝗧𝗘𝗗: https://quasa.io/projects/sieve