Esta semana é um marco para Tagger. Avançamos em acordos corporativos B2B e ampliamos as implantações do mundo real sob a estrutura #DeCorp. Todos os pagamentos são liquidados em US$ 1 no @BNBCHAIN, a stablecoin emitida pela @WorldLibertyFi, permitindo pagamentos transfronteiriços instantâneos e um pipeline de liquidação B2B programável. 🟢 Evento de rotulagem de dados de US$ 200.000 em duas semanas (14 a 28 de agosto de 2025) Entregando o próximo lote de pedidos do mundo real e recompensando a comunidade que impulsiona o trabalho. 🔗 🟢 Parceiro de nuvem da Huawei Fornecimento de serviços de rotulagem de dados corporativos para a rede do ecossistema Huawei. P&D planejado: (1) Rotulagem de dados de percepção e fusão de sensores (2) Avaliação e operações de LLM / VLM 🔗 🟢 $4.89M USD Acordo Empresarial com a ReadiiTel Rotulagem de dados e desenvolvimento de modelos para casos de uso de CV e rotulagem de logs com foco em operações. 🔗 🟢 Oferta de vários fluxos de trabalho de US$ 5 milhões com a @stables_money Fornecimento de entregas de pedidos de rotulagem de dados de visão computacional de alto impacto. 🔗 🟢 Parceria estratégica com @LorenzoProtocol Integração DeFi na camada de liquidação empresarial #USD1 da Tagger. 🔗 🟢 Parceria Estratégica e Campanha com @Fableration Desbloqueando novas maneiras de capacitar criadores, comunidades e IA. 🔗

Temos o prazer de anunciar um acordo de US$ 4,89 milhões com a ReadiiTel para fornecer rotulagem de dados e desenvolvimento de modelos em um conjunto de casos de uso de CV e rotulagem de logs com foco em operações. Os pagamentos dessas ordens serão liquidados em USD1, a stablecoin emitida pela @WorldLibertyFi, permitindo uma liquidação rápida, de baixo custo e auditável on-chain. Escopo do trabalho: - Implantações de campo e controle de qualidade (no local / data centers): ocupação de rack e patch panel, verificações de OCR de porta/etiqueta, reconhecimento de estado de LED para integridade do dispositivo, limpeza de gabinete e verificação de instalação. - Dados de operações na nuvem: rotulagem human-in-the-loop de taxonomias de incidentes/tíquetes, classes de desvio de configuração e categorias de causa raiz de configuração incorreta para treinar modelos de triagem e detecção de anomalias. - Desempenho de rede e serviços de Internet: Rotulagem de janelas de telemetria/log (por exemplo, SNMP/syslog/NetFlow) por tipo de interrupção, degradação de QoS e causa provável para acelerar o tempo médio de detecção. - Qualidade e roteamento de cabos: segmentação de instâncias de cabos, violações de raio de curvatura, problemas de tensão/amarração e conformidade com código de cores. - Inspeção da extremidade do conector de fibra: Classificação de imagem por microscopia para contaminação, arranhões, buracos - mapeados para resultados de "Aprovação/Reprovação/Monitor" da IEC. - Presença e orientação do AP Wi-Fi: detecção de equipamentos de teto/interno para contagem de AP, tipo de suporte e verificações de orientação, suportando a validação do projeto. Privacidade em primeiro lugar por #DeCorp design: Todas as tarefas de visão computacional não são sensíveis à privacidade e restritas a equipamentos e ambientes (sem rostos, telas ou placas de matrícula). O Tagger impõe a redação automática, se necessário, a minimização de metadados e fluxos de trabalho auditáveis de ponta a ponta.

A Tagger agora é parceira da Huawei Cloud, fornecendo serviços de rotulagem de dados para empresas dentro da rede do ecossistema Huawei. Esta é uma grande validação para o sistema #DeCorp à medida que começamos a preparar fluxos de trabalho de nível empresarial para organizações que estão na vanguarda mundial em tecnologia de IA. Áreas de Pesquisa e Desenvolvimento Planejadas: 1. Rotulagem de dados de percepção e fusão de sensores - Anotação e rastreamento de linha de pista 4D BEV (visão aérea, consistência espaço-temporal) - Rotulagem conjunta de semáforos 4D e 2D (estado, tempo e contexto da cena) - Segmentação de espaço livre 3D (área dirigível e exclusão de obstáculos) - Rotulagem de fusão 2D-3D (alinhamento de câmera/LiDAR/radar e controle de qualidade intermodal) - Caixas delimitadoras 2D, segmentação semântica 2D e 4D, anotação de ponto-chave (primitivas de CV principais em escala) 2. Avaliação e operações de modelo grande (LLM / VLM) - Avaliação e pontuação de texto LLM (rubricas, comparações em pares, classificações no estilo MOS) - Avaliação de vídeo multimodal para VLMs (raciocínio temporal, aterramento, detecção de eventos) - LLM Prompt Supervision (PS) (design rápido, guarda-corpos de segurança, pontuação A/B e red-teaming)