На этой неделе Tagger достиг важной вехи. Мы продвинули B2B расчеты для предприятий и расширили развертывание в реальном мире в рамках #DeCorp. Все платежи осуществляются в USD1 на @BNBCHAIN, стейблкоине, выпущенном @WorldLibertyFi, что позволяет мгновенные трансакции между странами и программируемую систему расчетов B2B. 🟢 Двухнедельное событие по маркировке данных на сумму $200,000 (14–28 августа 2025 года) Доставка следующей партии заказов из реального мира и вознаграждение сообщества, поддерживающего эту работу. 🔗 🟢 Партнерство с Huawei Cloud Предоставление услуг маркировки данных для сети экосистемы Huawei. Запланированные НИОКР: (1) Маркировка данных восприятия и слияние датчиков (2) Оценка и операции LLM/VLM 🔗 🟢 Сделка на сумму $4.89M USD с ReadiiTel Маркировка данных и разработка моделей для случаев использования, ориентированных на операции CV и маркировку журналов. 🔗 🟢 Сделка на сумму $5M USD с @stables_money Поставка заказов на маркировку данных компьютерного зрения с высоким воздействием. 🔗 🟢 Стратегическое партнерство с @LorenzoProtocol Интеграция DeFi в слой расчетов для предприятий Tagger #USD1. 🔗 🟢 Стратегическое партнерство и кампания с @Fableration Открытие новых способов поддержки создателей, сообществ и ИИ. 🔗

Мы рады объявить о сделке на сумму 4,89 миллиона долларов США с ReadiiTel для предоставления услуг по маркировке данных и разработке моделей в рамках набора операций, ориентированных на использование CV и маркировку журналов. Платежи по этим заказам будут производиться в USD1, стейблкоине, выпущенном @WorldLibertyFi, что позволит осуществлять быстрые, недорогие и аудируемые расчеты в блокчейне. Объем работ: - Полевые развертывания и контроль качества (на месте / в дата-центрах): Заполнение стоек и патч-панелей, проверки OCR портов/меток, распознавание состояния LED для здоровья устройств, обслуживание шкафов и проверка установки. - Данные облачных операций: Маркировка инцидентов/категорий тикетов с участием человека, классы отклонений конфигурации и категории коренных причин неправильной конфигурации для обучения моделей триажа и обнаружения аномалий. - Производительность сети и интернет-услуги: Маркировка окон телеметрии/журналов (например, SNMP/syslog/NetFlow) по типу отключения, ухудшению QoS и вероятной причине для ускорения времени обнаружения. - Качество кабелей и маршрутизация: Сегментация экземпляров проводов, нарушения радиуса изгиба, проблемы с натяжением/связкой и соблюдение цветового кода. - Инспекция торца волоконно-оптического соединителя: Оценка микроскопических изображений на наличие загрязнений, царапин, ям — сопоставленных с результатами IEC "Пройти/Не пройти/Мониторить". - Наличие и ориентация Wi-Fi AP: Обнаружение оборудования на потолке/внутри помещений для подсчета AP, типа крепления и проверки ориентации — поддержка валидации дизайна. Концепция "первой конфиденциальности" от #DeCorp: Все задачи компьютерного зрения не затрагивают конфиденциальность и ограничены оборудованием и окружением (без лиц, экранов или номерных знаков). Tagger обеспечивает автоматическое редактирование при необходимости, минимизацию метаданных и аудируемые рабочие процессы от начала до конца.

Tagger теперь является партнером Huawei Cloud, предоставляя услуги по маркировке данных для предприятий в рамках экосистемы Huawei. Это является значительной валидацией системы #DeCorp, поскольку мы начинаем готовить рабочие процессы корпоративного уровня для организаций, стоящих на переднем крае технологий ИИ в мире. Запланированные области исследований и разработок: 1. Маркировка данных восприятия и слияние датчиков - Аннотация и отслеживание линий полосы движения в 4D (вид сверху, пространственно-временная согласованность) - Совместная маркировка светофоров в 4D и 2D (состояние, время и контекст сцены) - Сегментация свободного пространства в 3D (проезжая зона и исключение препятствий) - Маркировка слияния 2D и 3D (выравнивание камеры/LiDAR/Радар и кросс-модальная проверка качества) - 2D ограничивающие рамки, 2D и 4D семантическая сегментация, аннотация ключевых точек (основные примитивы компьютерного зрения в масштабе) 2. Оценка и операции больших моделей (LLM/VLM) - Оценка и оценка текста LLM (критерии, парные сравнения, рейтинги в стиле MOS) - Мультимодальная оценка видео для VLM (временное рассуждение, привязка, обнаружение событий) - Супервизия подсказок LLM (PS) (дизайн подсказок, меры безопасности, оценка A/B и тестирование на устойчивость)