Компания Voxel51 выпустила версию 3.0 своей платформы для работы с данными, используемыми при обучении искусственного интеллекта. В одной системе теперь объединены поиск, отбор, разметка и оценка наборов данных. Обновление ориентировано прежде всего на команды, создающие ИИ для роботов, транспорта и промышленного оборудования, где приходится одновременно обрабатывать изображения, видео и показания датчиков.
Одно из основных изменений — поддержка мультимодальных временных рядов. Разработчики могут просматривать несколько потоков сенсорных данных на общей временной шкале и находить отдельные эпизоды внутри длинных записей. Поисковый механизм сочетает семантические представления данных с точными запросами по тексту, времени и метаданным. Для векторного поиска используется LanceDB, а при добавлении новых образцов индекс можно обновлять без полной перестройки.
Разметка теперь охватывает двумерные изображения, трёхмерные объекты, видео и мультимодальные материалы. Функция Agentic Labeling позволяет создавать метки с помощью моделей компьютерного зрения и языка, используя инструкции на естественном языке и примеры. Предусмотрены автоматическая проверка качества, показатели работы разметчиков и ручная проверка результатов. Среди поддерживаемых форматов указаны MCAP, облака точек, трёхмерные сетки, DICOM, NIfTI, геопространственные и аудиоданные.
Новый Voxel51 Agent объединяет операции поиска, отбора, разметки и оценки в повторяемые рабочие процессы. В его составе заявлены более 45 инструментов MCP, свыше 80 операторов и 18 открытых навыков. Например, команда разработчиков робототехники может найти определённые варианты поведения в записях испытаний и сформировать из них обучающий набор. Платформа также сохраняет историю действий, изменения отдельных образцов и версии наборов данных, что помогает воспроизводить обучение и оценку моделей.
Voxel51 3.0 доступна через размещённое веб-приложение и для самостоятельного развёртывания в облачной, гибридной или локальной инфраструктуре. Бесплатный тариф включает ИИ-агента, 30 000 запросов на инференс и 30 вычислительных часов в месяц. Ограничения составляют три набора данных максимум по 10 000 образцов каждый и 20 ГБ хранилища. Платформа позволяет подключать собственные модели для разметки, получения эмбеддингов и оценки. При этом опубликованных результатов сравнительных тестов производительности новой версии нет, поэтому оценивать реальное ускорение работы по заявленным возможностям пока нельзя.