Ukusanyaji wa data
Data ya uwanjani na ulimwengu wa kimwili
Ukusanyaji wa data ya uwanjani, wavuti, sauti, video na sensori na timu zinazoishi mahali ambapo data inakusanywa.
Jifunza zaidiUkusanyaji wa data ya uwanjani, maelezo, RLHF, data ya hotuba na robotiki — zaidi ya watu 15,000 katika nchi 18+ na lugha 35+. Tunamiliki miundombinu na tunachukua uwajibikaji mmoja kwa mlolongo wote, kutoka ukusanyaji hadi uwasilishaji.

Ukusanyaji, maelezo, RLHF, hotuba, robotiki, na red-teaming — na upangaji, timu, na uwasilishaji chini ya SLA moja.
Anza jaribio Kwa wataalam duniani koteLipwa kufundisha AI kile ambacho wanadamu tu wanajua. Kazi ya uwanjani, ya mbali, mkataba, ya kudumu na ya mradi katika nchi 18+.
Chunguza kaziHuduma saba zinashughulikia safari yote — kutoka kunasa data ya ulimwengu halisi uwanjani hadi kutoa kundi lililoidhinishwa na QA kwa mifano yako.
Data ya uwanjani na ulimwengu wa kimwili
Ukusanyaji wa data ya uwanjani, wavuti, sauti, video na sensori na timu zinazoishi mahali ambapo data inakusanywa.
Jifunza zaidiAina zote, usahihi wa 97%+
Maelezo ya picha, video, LiDAR, maandishi, sauti na mchanganyiko kwa usahihi wa 97%+ kupitia mlolongo wa QA wa viwango vitatu.
Jifunza zaidiUoanishaji wa LLM kwa kiwango kikubwa
Kujifunza kwa uimarishaji na maoni ya binadamu, uwekaji lebo wa upendeleo, maonyesho ya SFT, na data ya mfano wa tuzo.
Jifunza zaidiTTS/ASR katika lugha adimu
Seti za data za TTS, data ya mafunzo ya ASR, na unukuzi katika lugha 35+, ikiwa ni pamoja na lugha adimu na zenye rasilimali chache.
Jifunza zaidiData halisi ya sensori na maono
Uendeshaji wa mbali, udhibiti, na data halisi ya sensori/maono kwa robotiki ya watumiaji na viwanda.
Jifunza zaidiUsalama wa AI na tathmini ya mifano
Majaribio ya kinyume, ugunduzi wa udhaifu, ugunduzi wa mawazo ya uwongo, na tathmini ya mifano kwa usalama wa AI.
Jifunza zaidiMkakati, uchambuzi na uwasilishaji
Mkakati wa data ya AI, muundo wa seti za data, ushuru wa maelezo, muundo wa tathmini, na ushauri wa uendeshaji wa uwasilishaji.
Jifunza zaidiChagua unachofunza na tutakuonyesha sehemu za mstari zinazohusika zaidi, kisha tukuongoze kwenye maonyesho kamili ya data ya AI.
Image, video, and LiDAR annotation plus field capture, held consistent across millions of frames.
Corpshore inamiliki miundombinu ya kimwili, inasimamisha timu za ndani za eneo, na inasaini SLA moja kwa mstari wote wa data.
Mhusika mmoja kutoka ukusanyaji hadi uwasilishaji — si soko linakupa dashibodi kisha kuondoka.
Miundombinu ya kimwili inayomilikiwa na timu zilizojumuishwa hunasa data ya ulimwengu halisi ambayo majukwaa yanaweza tu kusubiri.
Watu wa wakati wote wa eneo — si wafanyakazi wasiojulikana wa umati — waliofunzwa, kubakishwa, na kuwajibikana kwa ushuru wako.
Wawekaji lebo wanaishi katika jamii ambazo lugha zao wanazifanya kazi. Ndiyo sababu data yetu ya lugha nyingi inashikilia.
Corpshore inafanya kazi kwenye Jwuma, jukwaa letu la pande mbili: mlango kwa wateja unaotekeleza masharti ya kibiashara kwenye programu, na programu ya washiriki inayolipa kila wiki baada ya kukubaliwa kwa QA.
Corpshore recruits, vets, trains, manages, and pays the people behind your training data. You submit a spec and review the work; the platform runs everything else, with commercial terms enforced in software.
Review clocks, cure windows, prepaid balances, and country restrictions enforced by the platform, not a PDF.
The standard is frozen when a batch begins, taught in onboarding, and applied by internal QA on every submission.
Contributor PII sits in its own regional database, never pooled into one global store by default.
Every change writes an audit row; bulk exports require two-administrator approval.
Vitovu vinavyomilikiwa katika Asia ya Kati, Asia ya Kusini-mashariki, Afrika, MENA, na Amerika ya Latini. Chunguza uwezo, lugha, na utiifu kwa kila kitovu.
Uzbek · Russian · Karakalpak · Tajik
Speech & TTS · Rare-language annotation · RLHF
GDPR-aligned DPA
Uwezo wetu wa lugha nyingi unatoka kwa wawekaji lebo wanaoishi katika jamii ambazo lugha zao wanazifanya kazi — si safu ya tafsiri kutoka kwa Kiingereza.
Kenya · Tanzania · Uganda
TTS/ASR datasets reduced WER from 11.2% to 4.3%.
Kila kitengo cha kazi hupita kwenye mlolongo wa QA wa viwango vitatu kabla ya kutumwa. Kila kiwango hunasa kilichokoswa na kiwango kilichotangulia.
Trained in-region annotators label to a versioned taxonomy. Every unit gets a structured peer check before it moves.
Domain QA leads audit sampled and flagged work, resolve edge cases, and feed corrections back into annotator guidance.
Automated consistency checks, gold-set benchmarking, and consensus scoring gate the batch before delivery.
Kazi iliyotolewa, iliyoelezwa kwa nambari halisi. Majina ya wateja ni ya siri; matokeo hayajatengenezwa.



Indicative only, reflects a 50 to 70% cost advantage vs US-domestic providers. Actual scope, taxonomy, and QA depth are set during pilot scoping.
Scope this pilot with usCorpshore inafanya kazi kwa ajira halisi na malipo ya haki katika jamii tunazofanya kazi. Ni njia sahihi ya kujenga data ya AI, na dai ambalo washindani wetu hawawezi kudai kwa uaminifu.

Usalama wa biashara, makao ya data kwa kitovu, na uthibitisho uliowekwa tayari kwa ukaguzi.
Tembelea Kituo cha UaminifuCorpshore AI ni kampuni ya uendeshaji wa data ya AI iliyoorodheshwa kama ya 5 kati ya makampuni bora ya nje ya kazi ya AI duniani na Outsource Accelerator. Inatoa ukusanyaji wa data ya uwanjani, maelezo, RLHF, seti za data za hotuba, na data ya mafunzo ya robotiki katika vituo 15,000+ zaidi ya nchi 18 na lugha 35+.
Tuambie hali yako, kiasi, na lugha. Tutarudi na wigo, ratiba, na anuwai ya gharama.
Anza jaribioJiunge na watu 15,000+ wakifundisha AI kile ambacho wanadamu tu wanajua — uwanjani, mbali, mkataba, au mradi.
Chunguza kazi