星塵數據推出首款專注數據價值發現的產品 MorningStar
3 月 11 日,國際領先的 AI 數據技術公司星塵數據(Stardust AI)在北京舉辦 2024 年春季產品發布會,重磅推出 MorningStar,一款針對 AI 的數據閉環產品。 MorningStar 是首款專注資料價值發現的AI 資料平台,相較於傳統的資料管理工具,這款理念先進、操作便利、功能豐富的AI 資料發現、管理、協作、迭代平台,專為發現資料價值,加速模型迭代,解決AI 資料債問題打造,能支撐企業Al 資料高效迭代的關鍵環節,避免資料債風險累積、低價值資料成本浪費、模型訓練與應用效果回饋鍊長等問題。
▲ MorningStar 正式發布
目前,MorningStar 資料管理平台已開放申請,可以進入官網查看更多介紹 & 提交需求。
一、MorningStar是什麼?
▲ MorningStar 資料閉環
MorningStar 是一款滿足AI2.0 時代資料管理需求的全能工具,旨在為演算法工程師提高非結構化資料管理效率,為公司節省資料資產管理成本和模型上線迭代時間,以領先的資料生命週期管理、全面的資料探勘工具、強大的指標追蹤與難例發現能力、高效合規的資料資產管理等產品優勢,遠超國內外同類產品,讓演算法開發更流暢、更敏捷,讓數據價值得以全面釋放。
二、MorningStar的用戶是誰?
透過打造以資料為中心的協作環境,MorningStar 能夠消除企業 AI 資料債務問題,主要服務三類使用者:機器學習演算法工程師、業務人員、技術管理人員。針對不同的用戶,MorningStar 能夠滿足各類不同需求,涵蓋資料難例發現和模型迭代,指標追蹤;資料價值挖掘、業務效果回饋,營運測試;資料要素管理和企業價值沉澱等豐富的使用情境。
三、為什麼選擇MorningStar?
數據技術已經推動了人工智慧的三次變革。在大模型時代,各行各業都需要基於自身數據打造超級員工,以提高企業的生產效率。模型和算力可以購買,但數據需要精細化、全流程的管理,才能釋放真正的價值。企業需要建立一個可發現、可管理、可協作、可迭代的數據管道,才能具備獲取數據、生產數據、持續迭代數據的能力,促進內部以數據為中心的協作,從而在AI2.0 時代中獲得核心競爭力。
MorningStar 是市面上唯一專為AI2.0 時代企業打造的資料閉環產品,全面涵蓋AI 演算法從訓練到生產全連結中的資料管理、迭代、最佳化、挖礦等閉環鏈路,致力於協助企業建立高效率的資料閉環系統,實現資料價值最大化和模型效果最優化,協助打造差異化競爭力障礙。
▲ MorningStar 產品優勢
(1)領先的資料生命週期管理
演算法工程師可以透過 MorningStar 進行 AI 資料生命週期的管理,強化資料版本控制、快速資料切片、可追溯資料血緣和安全管控。平台的自動化工作流程能夠確保資料在每個階段都能妥善管理和最佳化處理。
▲資料切片
靈活的資料切片功能,演算法工程師能夠一鍵選定演算法迭代資料方向,用於後繼資料處理流程。
▲資料流:記錄資料包含不同語意資訊的版本生產流程
資料流程編排和調度,演算法工程師可以方便地記錄資料處理過程和語義結果並進行版本管理,記錄全生命週期資料信息,確保資料的可追溯性和操作的可複現性。
▲資料流:資料來源與資料送標
演算法工程師可以透過平台進行模型真值對比,透過一系列資料追溯、模型調試和分析生成工具,發現難例數據,一鍵送標至Rosetta 數據標註系統。
(2)全面的資料探勘工具
MorningStar 支援深入探討資料價值,包括細顆粒度視覺化、指標計算、資料分佈探索、跨模態資料檢索等,能夠透過人工監督、語意檢索、特徵生成和資料增強等手段,以更低成本取得最優演算法,並透過視覺化的資料探勘邏輯,幫助使用者發現並解決模型訓練中的難題。
▲分佈視覺化
上圖展示了MorningStar 透過視覺化資料探勘邏輯,找出難例資料和標籤分佈異常的數據,具備豐富的可擴展性。
▲資料探索
演算法工程師能夠使用MorningStar 進行各類場景、各種維度的資料檢索,快速掌握資料狀況,制定演算法實驗思路。
MorningStar 支援各類型多模態資料視覺化,語意檢索,更方便快速地定向挖掘所需的高價值資料。
(3)強大的指標追蹤與難例發現能力
作為首款集合難例發現策略的資料閉環產品,MorningStar 能夠保證模型訓練過程可追蹤可迭代。透過一系列資料追溯、模型調試和分析生成工具,協助實現和維護高品質、可重現的 Al 模型。
▲資料溯源:透過資料流實現演算法評測所用資料的隨時溯源。
▲版本對比
透過選擇不同的資料版本,實現演算法預測結果和真值的對比,並結合視覺化功能便捷地定位和分析難例數據。
▲指標追蹤與效果偵測
MorningStar 透過SDK 便捷地打通模型訓練環境和訓練資料分析管理、指標分析環境,便捷地進行演算法迭代。
(4)高效合規的資料資產管理
MorningStar 支援對資料集進行全面的分析,協助經營管理負責人實現企業級資料要素管理分析,一覽呈現資料資產規模、內容分佈、歸屬權等維度的資產資訊。
▲資料合規審計
團隊可以透過 MorningStar 整合資料資產,共享使用價值。透過權限管理和使用記錄,加速各部門之間的資料流通,同時確保資料安全。
▲數據資產展示
此外,MorningStar 整合多來源、多格式、異質數據,管理超大容量數據,實現企業資產視覺化建模;支持多維度細粒度資料的分類盤點,促進企業內部資料深度理解,提升企業跨部門協作中資料流轉效率。
上圖展示了透過MorningStar 進行資料集熱度值排名,透過資料使用次數、場景標籤、標註結果等評估資料資產對演算法迭代價值,助力資料要素的經濟效益分析。
(5)更多功能
作為一個優秀的演算法工程師,還在用原始的自建工具、臨時工具,甚至 Excel 來處理資料嗎? MorningStar 作為專業的 AI 資料發現、管理、協作、迭代平台,除了能讓你進行以上進階操作,還有豐富的實用功能!例如支援多源、多格式、異質的結構化資料統一管理;支援 SDK,可以進行模型的效能評估和監控,以獲得全面的模型評估報告。
值得一提的是,星塵資料聯合港科大打造的 CIF-Bench 自動化評測即將上線 MorningStar! 28 個模型評測榜單,重點評估了 20 個基礎維度,考察模型在 150 類任務上的指令遵循能力,榜單連結:https://yizhilll.github.io/CIF-Bench/。
一位自動駕駛演算法工程師曾經回饋,原本需要花費 1 天時間才能發現的難例,透過平台只需要 1-2 小時即可,大大提高了迭代效率。
未來,MorningStar 也將持續進行迭代更新,歡迎各位用戶為我們提出寶貴的建議,與我們一起重構資料閉環管理,讓 AI 演算法迭代更有效率!
五、MorningStar正式發布
根據星塵資料創辦人 &CEO 章磊介紹:「在 AI2.0時代,掌握自己的資料就是掌握自己的模型。」企業資料價值的核心在於定義、管理和迭代資料。在不斷演變的 AI 技術浪潮中,持續管理、優化和迭代數據將成為企業在 AI2.0 時代脫穎而出的關鍵因素。如果您的企業希望利用自有數據和百億級大模型打造出自己的超級員工,MorningStar 誠摯地邀請您與我們進行溝通。無論您是哪一類有 AI 資料管理需求的用戶,MorningStar 都能提供全面的解決方案和靈活的使用方式,包括 SaaS、企業私有化部署以及支援軟體客製化開發。
產品官網網址:https://stardust.ai/MorningStar
需求提交網址:https://stardust.ai/contact
以上是星塵數據推出首款專注數據價值發現的產品 MorningStar的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。
