Blog Shaip
Biết những thông tin chi tiết và giải pháp mới nhất thúc đẩy Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo & Máy học.
Thuê ngoài dịch vụ chú thích dữ liệu vào năm 2026: Làm thế nào để đo lường chất lượng chú thích trước khi cam kết?
Hầu hết các nhóm không bắt đầu tìm hiểu về dịch vụ thuê ngoài chú thích dữ liệu vì họ muốn. Họ bắt đầu vì một dự án thí điểm nội bộ đã thành công — bốn mươi nghìn hình ảnh, ba
Nền tảng thay thế MTurk tốt nhất năm 2026: Vì sao các đội AI chọn Shaip
Trong suốt 21 năm, câu trả lời mặc định cho câu hỏi "chúng ta cần con người dán nhãn cho cái này" luôn là các nền tảng cộng đồng trực tuyến. Điều đó đã chấm dứt khi Amazon Mechanical Turk đóng cửa.
Shaip mở rộng danh mục dữ liệu thị giác máy tính của mình với các bộ dữ liệu hình ảnh và video mới.
Hầu hết các dự án thị giác máy tính không bị đình trệ ở khâu xây dựng mô hình. Chúng bị đình trệ ở khâu dữ liệu. Các nhóm đã có kiến trúc, năng lực tính toán và kỹ sư, nhưng sau đó thì...
Chú thích tư thế tay để thao tác khéo léo với robot
Chú thích tư thế bàn tay là quá trình gắn nhãn cách bàn tay và các ngón tay di chuyển trong từng khung hình của video, để robot có thể...
Ước lượng tư thế cho Trí tuệ nhân tạo vật lý: Dữ liệu điểm mấu chốt và chuyển động dạy robot cách di chuyển như thế nào
Ước lượng tư thế là một nhiệm vụ thị giác máy tính nhằm xác định các điểm mấu chốt trên cơ thể — các khớp và các điểm mốc trên khuôn mặt — và kết nối chúng thành một bộ xương mô tả tư thế của cơ thể.
Trí tuệ nhân tạo đàm thoại là gì? Nó hoạt động như thế nào và tại sao lớp dữ liệu quyết định tất cả mọi thứ?
Khám phá cách AI đàm thoại đang định hình lại các ngành công nghiệp bằng các tương tác được cá nhân hóa. Hãy xem Infographic của chúng tôi.
Khi nào dữ liệu tổng hợp có ý nghĩa trong thị giác máy tính (và khi nào nó phản tác dụng)
Tải xuống Infographics. Mọi nhóm chuyên về thị giác máy tính cuối cùng đều gặp phải cùng một vấn đề: dữ liệu bạn cần nhất lại là dữ liệu bạn không thể có được. Sự cố suýt xảy ra tại...
Vì sao dữ liệu giọng nói đa ngôn ngữ lại quan trọng đối với trí tuệ nhân tạo toàn cầu?
Tải xuống Infographics. Mô hình giọng nói của bạn hoạt động rất tốt trong bản demo. Sau đó, nó gặp một người dùng thực sự — một người có giọng Scotland, gọi món bằng tiếng Anh pha lẫn tiếng Anh (Hinglish),
Tương lai của chú thích dữ liệu năm 2026 và xa hơn nữa
Tự động hóa sẽ không thay thế người chú thích dữ liệu. Nó sẽ giúp họ mạnh mẽ hơn. Chú thích dữ liệu đang phát triển từ "công việc gắn nhãn" thành các hoạt động dữ liệu AI: khả năng đánh giá cao hơn, quản trị chặt chẽ hơn, và quá trình đánh giá hiệu quả hơn.
Công nghệ OCR năm 2026: Trí tuệ nhân tạo (AI) biến mọi tài liệu thành dữ liệu mà nó có thể sử dụng để hành động
OCR là công nghệ cho phép máy đọc văn bản và hình ảnh in. Nó thường được sử dụng trong các ứng dụng kinh doanh, chẳng hạn như số hóa tài liệu để lưu trữ hoặc xử lý và trong các ứng dụng tiêu dùng, chẳng hạn như quét biên lai để hoàn trả chi phí.
NLP là gì? Cách thức hoạt động, lợi ích, thách thức, ví dụ
Khám phá đồ họa thông tin NLP của chúng tôi: Tìm hiểu cách thức hoạt động, khám phá lợi ích, thách thức, tăng trưởng thị trường, trường hợp sử dụng và xu hướng tương lai trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Dữ liệu tổng hợp so với dữ liệu thực tế cho robot: Nên mua loại nào cho dự án AI vật lý của bạn?
Trong trí tuệ nhân tạo vật lý, mô hình hiếm khi là nút thắt cổ chai — mà chính là dữ liệu. Một thuật toán robot hoạt động hoàn hảo trong bản demo nhưng sau đó bị kẹt lại.
22 Bộ dữ liệu hình ảnh miễn phí cho thị giác máy tính để thúc đẩy dự án của bạn [Cập nhật năm 2026]
Một mô hình thị giác máy tính chỉ sắc nét khi bạn sử dụng những hình ảnh để huấn luyện nó. Cung cấp cho nó một tập dữ liệu sạch, được gắn nhãn tốt, và nó sẽ học được cách...
Dữ liệu đa phương thức cho robot hình người: Thị giác, ngôn ngữ, hành động, đo từ xa và ngữ cảnh.
Nếu bạn yêu cầu một robot hình người "nhặt chiếc cốc màu đỏ bên trái và đặt vào bồn rửa", thì một lượng lớn robot sẽ phải thực hiện thao tác đó.
Nhận dạng giọng nói là gì: Tại sao bạn cần nó, các trường hợp sử dụng, ví dụ và lợi thế
Nhận dạng giọng nói là công nghệ xác định và xác thực một người dựa trên các đặc điểm riêng biệt của giọng nói đó, trong khi công nghệ tương tự nhưng có liên quan mật thiết đến nó là nhận dạng lời nói.
Chuẩn bị dữ liệu AI của bạn cho Đạo luật AI của EU: Danh sách kiểm tra dễ hiểu
Khi các công ty gặp khó khăn với Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo của EU, thường thì không phải mô hình AI thông minh làm họ vấp ngã, mà chính là các thủ tục giấy tờ phức tạp đằng sau đó.
Đánh giá LLM với chuyên gia lĩnh vực: Hướng dẫn toàn diện dành cho các nhóm doanh nghiệp
Nếu công ty của bạn đã bắt đầu sử dụng các công cụ AI tạo văn bản — chatbot, công cụ tóm tắt tài liệu, trợ lý chính sách hoặc bot dịch vụ khách hàng — thì có lẽ bạn đã nhận ra điều đó.
So sánh quy định về trí tuệ nhân tạo của EU và Anh: Một sự so sánh dễ hiểu.
Hai trong số những thị trường lớn nhất thế giới chỉ cách nhau một chuyến bay ngắn và đã đi theo những con đường gần như trái ngược nhau về trí tuệ nhân tạo. Liên minh châu Âu đã viết một bài báo lớn.
Các mốc thời gian của Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo EU năm 2026: Hướng dẫn dễ hiểu về những thay đổi vừa diễn ra.
Đạo luật AI của EU là bộ quy tắc lớn của châu Âu về trí tuệ nhân tạo. Giống như hầu hết các bộ quy tắc lớn khác, nó không có hiệu lực ngay lập tức — các quy tắc khác nhau sẽ được áp dụng.
Dữ liệu huấn luyện robot và bộ dữ liệu thao tác sẽ thúc đẩy ngành robot thực tiễn vào năm 2026 như thế nào?
Hầu hết các mô hình robot hoạt động hoàn hảo trong bản demo nhưng lại gặp trục trặc khi triển khai thực tế. Nguyên nhân hầu như không bao giờ nằm ở kiến trúc mà là ở dữ liệu.
Chiến lược dữ liệu huấn luyện robot: Điều khiển từ xa so với mô phỏng so với video do con người thực hiện cho trí tuệ nhân tạo thể hiện
Xây dựng chính sách robot hoạt động hiệu quả trong thế giới thực không còn là vấn đề của máy tính nữa mà là vấn đề của dữ liệu. Các nhóm AI có khả năng ứng dụng thực tiễn đang đối mặt với ba thách thức.
Bộ dữ liệu AI vật lý: Minh họa của con người, hành động của robot, dữ liệu VLA và các nhiệm vụ dài hạn
Hầu hết các nhóm phát triển AI vật lý đều biết họ cần dữ liệu. Nhưng ít ai biết họ cần một lượng dữ liệu khổng lồ. Khả năng của một robot hình người, xe tự lái hoặc robot kho hàng đã được triển khai là rất quan trọng.
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là gì - Ví dụ, trường hợp sử dụng, lợi ích & thách thức
Nhận dạng thực thể được đặt tên (Named Entity Recognition - NER) xác định và phân loại các đoạn văn bản vào các danh mục được định sẵn. NER là kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp tìm ra các thông tin quan trọng.
22 bộ dữ liệu OCR mã nguồn mở tốt nhất để huấn luyện mô hình học máy của bạn vào năm 2026
Công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) hiện đang hỗ trợ quét hóa đơn, xác minh danh tính, tự động hóa hóa đơn, số hóa tài liệu lưu trữ lịch sử và các ứng dụng ghi chú bằng bút cảm ứng. Thị trường OCR dự kiến sẽ đạt đến mức
