Примеры решений

Как выглядит наша работа и результат.

Четыре типовые задачи и что клиент получает на выходе. Ниже — образцы формата результата: реальный отчёт устроен так же, но на ваших данных.

Честно: это иллюстративные примеры, а не кейсы реальных клиентов — цифры показывают формат результата, не чьи-то данные. Первые публичные кейсы появятся после первых проектов.
Уже вживую · реальный прогон
Смотреть реальную оценку →
Собственное сравнение v4 vs v4.1 с реальными цифрами.
Пример 01 · Генеративный визуал

Спринт визуальной оценки: какая версия модели лучше?

Задача

Команда image-модели выпускает новую версию и не уверена, стало лучше или хуже по важным для продукта свойствам.

Что делаем

Определяем измерения, собираем эталонный набор запросов, прогоняем обе версии и сравниваем экспертными оценками — вслепую, с контролем качества.

Образец результата — сравнение по измерениям
ИзмерениеВерсия 08Версия 09Δ
Соответствие запросу82.488.7+6.3
Анатомия74.179.5+5.4
Текст на картинке68.968.1−0.8
Стабильность стиля80.285.6+5.4

Иллюстративные значения · каждое — с интервалом уверенности (напр. 88.7 [85–91]) · вывод: v09 лучше везде, кроме рендера текста → приоритет на фикс.

Пример 02 · Оценка агента

Где ломается ИИ-агент: карта отказов.

Задача

У продукта есть агент в проде (поддержка, ассистент), но непонятно, в каких сценариях он ошибается и насколько это часто.

Что делаем

Прогоняем агента по реальным сценариям, размечаем траектории людьми и группируем ошибки в понятную карту с частотой каждого типа.

Образец результата — карта отказов по частоте
РЕЖИМ 01Уходит от задачи / теряет цель18%
РЕЖИМ 02Останавливается слишком рано12%
РЕЖИМ 03Неверный вызов инструмента / аргументы9%
РЕЖИМ 04Придумывает результат, которого не было6%

Иллюстративные частоты · к каждому режиму — примеры-трейсы, первый невосстановимый шаг и рекомендация по фиксу.

Пример 03 · Данные предпочтений

Данные «что лучше» для дообучения модели вкуса.

Задача

Команде нужны качественные сравнения ответов/картинок, чтобы дообучить модель под предпочтения пользователей.

Что делаем

Готовим пары, собираем оценки с обоснованием, чистим спорное и разногласия, отдаём версионированный набор под ваш каданс обучения.

Что вы получаете
  • Пары «выбрано / отклонено» с короткой причиной выбора
  • Оценки по измерениям, а не один общий балл
  • Согласие оценщиков и уверенность по каждой паре
  • Готовый к обучению формат + отчёт о качестве
Пример 04 · Аудит и спасение

Спасаем проблемный датасет или подрядчика.

Задача

Есть большой размеченный набор, но модель от него не улучшается — или подрядчик срывает качество.

Что делаем

Быстрый выборочный аудит по источникам, исполнителям и типам; находим дефекты инструкций, накрутки, дрейф — и переразмечаем только то, что влияет на результат.

Что вы получаете
  • Отчёт: где и почему теряется качество
  • Оценка доли брака и «дорогих» участков
  • План восстановления — что чинить в первую очередь
  • Переписанные инструкции и критерии приёмки
Хотите такой же результат на своих данных? Начнём с короткого пробного проекта.