- 通用数据标注（文本 / 图像 / 视频 / 音频）
- 多语言与跨文化内容
- 专业知识数据生产
- 领域数据清洗与结构化
- RLHF 人类反馈强化学习
- 复杂推理数据生产与标注
- 偏好对齐与迭代优化
- 代码 / 数学 / 逻辑推理场景
- 幻觉检测与修正
- 超越当前最强模型的极限题目设计
- 抽象推理与复杂场景构建
- 前沿评测数据集生产（HLE / ARC-AGI）
- 人类水平评估（HLE）与上下文学习（ICL）
- Agent 基准评测与仿真环境
- 多维度能力指标体系
- 自动化评测工作流
- 人机协同校准评测标准
核心产品
从训练闭环到权威评测，覆盖 AI 数据全链路
训练闭环 / Training Loop
成对比较、多维度打分、持续迭代，训练 Reward Model 区分「好」与「更好」。
具备编程、数学和逻辑背景的专家团队，生产代码重构评审、数学证明链和多步推断数据，可验证的思维链。
多维度幻觉分类体系——凭空捏造、日期混淆、数值错引、逻辑推断错误——为每条幻觉标注根因与证据链。
评测与专家 / Evaluation & Expert
从 ARC-AGI 2 到 Humanity's Last Exam，为顶尖机构生产高难度评测数据集。Agent 评估、众包评测、专家评审。
覆盖医学、法律、金融、数学、物理等高门槛领域的跨学科专家网络，真正的从业者。
多模态标注、多语言本地化、全新任务类型——和你一起定义问题、设计流程、交付结果。
合作流程
从需求理解到规模交付，每一步都可量化
深入理解业务场景与模型目标，明确数据类型、质量标准和交付周期。
制定标注规范、质量指标和验收标准，设计任务流程与专家团队配置。
小批量试标，双方对齐标注标准和质量预期，确认规范后进入规模生产。
专家团队并行作业，多层质检实时监控，保障交付速度与数据一致性。
根据模型训练反馈持续优化数据策略，形成数据→训练→评估的闭环。
客户案例
从头部大厂到全球顶尖 AI 研究机构，我们用交付说话
客户高频迭代数据分析、写作、幻灯片等复杂 Agent 应用，对标顶尖产品，需要能承接细颗粒度、重逻辑的评测级数据团队。
- 深度参与制定评测标准
- 从图文排版到深层逻辑推理全覆盖
- 输出细粒度评测结论，支撑产品快速领先竞品
- 作为唯一数据供应商承接全部核心高优评测
- 沉淀数千组高价值对齐记录
- 有效支撑新版策略迭代上线
基座大模型攻坚深水区，急需 HLE（人类水平评估）、复杂多附件处理及 ICL（上下文学习）等前沿场景的高质量数据构建。
- HLE 人类水平评估数据构建
- 复杂多附件场景处理
- ICL 高难度逻辑链条数据编排
- 补齐客户在前沿评测集上的短板
- 助力长文本理解及复杂指令遵循突破
- 团队展现极强的业务理解力
灵长类动物行为学研究中，需对灵长类抓取物品的复杂视频进行高精度 3D 骨骼打点。科研级三维空间精细标注，技术门槛高，容错率极低。
- 灵长类 3D 动作骨骼打点
- 三维空间高精度标注
- 严格符合科研级精度要求
- 作为国家级科研项目唯一指定数据供应商
- 持续稳定输出高精度数据
- 直接助力多项重大科研成果产出与发布
客户面临突发海外大体量业务，需在极短时间内拉起规模庞大、语言门槛极高（专四/专八以上）的专业英语标注团队。
- 3 天极速入项上百名专八合格人力
- 调动 200+ 全职与 1000+ 众包高净值外语人力储备
- 响应速度远超客户预期
- 交付一致性极高
- 数据返修率严格控制在 5% 以内
- 大幅减少客户二次质检精力
客户需要通过人类专家评审，对 AI 生成的代码重构方案进行偏好打分，提升模型代码可读性与重构质量。
- 组建具有编程背景的专家团队
- 设计多维度偏好评价体系
- 建立代码可读性量化评分标准
- 专家进行成对偏好比较与打分
- 持续迭代训练，优化 Reward Model
- 代码可读性评分显著提升
针对 AI 大模型常见的幻觉问题，基于生成内容与参考内容的多维度交叉校验，进行幻觉识别与根因分析。
- 凭空捏造
- 日期混淆
- 数值引用错误
- 事实错引
- 逻辑推断错误
- 标注幻觉并生成推理证据
- 标注参考内容之间的矛盾
- 标注真实内容与参考的一致性
- 生产难以判断的幻觉原因数据
生产抽象推理评测数据集，用于衡量 AI 系统的通用智能水平——目前最接近 AGI 的基准测试之一。
- 设计视觉与逻辑推理任务
- 构建多层级抽象推理题目
- 确保题目对 AI 具有真实挑战性
- 人类专家交叉验证
- 确保题目逻辑自洽且无歧义
- 多轮迭代筛选高质量样本
参与「人类最后一次考试」数据集生产——由全球顶尖专家出题，专门评测大模型能力上限的高难度题库。
- 组织跨学科领域专家出题
- 覆盖数学、物理、法律等高门槛领域
- 确保题目超越当前最强模型能力
- 标准化答案与评分规则
- 多轮专家评审确保无争议
- 生产高质量推理过程数据
为客户构建 Agent 自动化评测流水线，在仿真环境中对智能体的任务完成度、工具调用准确性进行系统性评估。
- 搭建自动化评测工作流
- 设计多维度 Agent 能力指标
- 构建可复现的仿真测试环境
- 评测结果反馈至模型训练
- 持续扩充评测场景覆盖面
- 人机协同校准评测标准
找对的人聊
每个方向都有专人对接，真人 + AI 员工协同响应
常见问题
你们和普通数据标注公司有什么区别？
我们不只是标数据，而是帮客户训练模型。通过 RLHF 偏好对齐、思维链标注和 RL 闭环，直接参与模型训练迭代，而非单纯的数据生产。
RLHF 数据标注的流程是怎样的？
专家团队对模型输出进行成对比较和多维度打分，生成偏好数据用于训练 Reward Model。通过持续迭代，逐步优化模型表现。
支持哪些语言和领域？
支持中英日韩等多语言标注，覆盖代码、数学、法律、医学、金融等 40+ 垂直领域。蚁聚社区有 10,000+ 具备专业背景的标注专家。
如何保证数据质量？
多层质量控制：专家交叉验证、一致性检查、自动化异常检测、持续迭代训练。所有数据经过至少两轮人工审核。
你们做过哪些类型的项目？
代码重构 RLHF、幻觉检测、HLE 极限评测、ARC-AGI 抽象推理、Agent 评测、3D 骨骼标注等。从基础标注到前沿评测都有实际交付案例。
数据交付周期一般多久？
试标验证 3-5 天，规模生产根据数据量而定。我们在 3 天内为客户入项过 100+ 全职人力，响应速度是核心优势之一。
你们的专家团队是怎么组建的？
蚁聚社区有 10,000+ 判断者节点，覆盖 40+ 专业领域。85% 本科以上学历，平均年龄 29 岁。根据任务需求匹配对应领域的专家，平均 3 天内完成任务匹配。
可以只购买部分服务吗？
可以。四层判断服务可以单独购买，也可以组合。从基础数据生产到完整的 RLHF 闭环，根据你的需求灵活配置。
你们的开源工具可以免费使用吗？
是的。8 个开源项目、130 个 MCP 端点全部开源，支持 CLI 和 MCP 双模式。你可以直接集成到 Claude、VS Code 或自定义 Agent 中。
如何开始合作？
联系我们预约演示，我们会在 1 个工作日内回复。深入理解你的需求后，2-3 天内提供方案设计，然后进入试标验证阶段。
