为大模型企业与 AI 技术公司提供母语级、高质量、可直接训练的多语种数据构建、标注与模型评测服务。
小语种、稀缺语种语料稀缺，市场上缺乏专业供应商。
语言错误、术语不一致导致训练数据无法直接使用。
标注人员非母语者，语言准确性和文化适配性不足。
格式不统一，不符合 JSON / TMX 等模型输入标准。
无 QA 体系与评测机制，数据可训练性难以保障。
大模型对齐所需的人类偏好标注、红队测试数据供给不足。
| 客户类型 | 国内领先翻译技术公司 |
|---|---|
| 业务挑战 | 客户正在优化多语种机器翻译系统，需要高质量人工校对语料以构建可用于 SFT 的训练数据集。原有数据存在术语不一致、语言质量不稳定等问题，影响模型输出质量。 |
| 解决方案 |
|
| 项目规模 |
|
| 客户类型 | 国内大型 AI 实验室 |
|---|---|
| 业务挑战 | 客户需要针对多语种 LLM 输出构建高质量偏好标注数据，用于 RLHF 训练与直接偏好优化（DPO），以提升模型的指令遵循能力与输出质量。 |
| 解决方案 |
|
| 项目规模 |
|
| 客户类型 | 国内 AI 应用开发企业 |
|---|---|
| 业务挑战 | 客户开发多语种内容生成系统，需要建立系统化评测机制，对大模型输出质量进行持续评估，为模型迭代和提示词优化提供依据。 |
| 解决方案 |
|
| 项目规模 |
|
| 客户类型 | 法律科技公司 |
|---|---|
| 业务挑战 | 客户开发合同智能分析系统，需要高质量法律术语数据与结构化知识数据，以支持合同条款识别与语义理解模型训练。 |
| 解决方案 |
|
| 项目规模 |
|
| 客户类型 | 跨境电商技术公司 |
|---|---|
| 业务挑战 | 客户需要构建商品图片与多语种文本描述的对齐数据，用于多模态模型训练和跨语言商品检索优化。 |
| 解决方案 |
|
| 项目规模 |
|
| 客户类型 | 车载语音技术公司 |
|---|---|
| 业务挑战 | 客户需要多语种车载场景语音指令数据，用于语音识别模型训练与噪声环境下的识别优化。 |
| 解决方案 |
|
| 项目规模 |
|
