法律-皮提亞
Legal-Pythia處於法律科技的前沿，改變了政府實體、城市、金融機構和銀行管理法律文件的方式。 Legal-Pythia 使用可解釋的人工智慧，以高精度和高效率檢測法律文件和資料集中的重複和矛盾。他們先進的人工智慧演算法分析法律文件，確保精確識別問題並提供可行的見解。 Legal-Pythia 優先考慮資料安全性和合規性，特別是對 香港流動電話號碼表 於政府實體和金融機構而言，保證最高水準的保護和遵守法規。
Legal-Pythia為城市提供量身訂製的解決方案，幫助明智的決策、治理和發展。對於金融機構和銀行來說，他們的技術透過識別法律不一致並確保無縫合規來降低風險。他們促進創新，使客戶能夠透過制定數據驅動的策略決策來保持領先地位。透過將法律的複雜性轉化為清晰性，Legal-Pythia 的可解釋人工智慧重塑了多個關鍵領域的法律格局，使法律見解不僅準確，而且具有變革性。
Anote AI 的資料標籤為管理非結構化文字資料進行分析提供了即時解決方案。 Anote 有效解決了文字分類、實體擷取和問答產生方面的主要企業挑戰。該平台簡化了上傳和自訂資料集的過程，允許用戶根據其領域需求開發和微調模型 。
Anote解決了 AI 挑戰，例如 GPT-4 等生成式 AI 模型的局限性，這些模型難以完成特定任務且可能不可靠。傳統的手動標記方法速度慢、成本高且容易出錯，需要根據不斷變化的業務需求進行頻繁調整。 Anote 使用以技術為中心的方法，同步標記數據，採用少量學習，整合人類專業知識，並應用程式化和上下文標記技術。他們的平台可以處理複雜的查詢和特定的要求，提供可靠、適應性強且經濟高效的解決方案。
Anote 使用主動學習和迭代重新標記來快速提高模型準確性。此外，它還提供透過 API 整合建立私有通用模型 (GPM) 和大型語言模型 (LLM) 的靈活性，確保資料安全。該系統提供了金融、醫藥、政府等各行業的實際應用，為手動數據標記和處理提供了經濟高效、準確的替代方案。
Anote 利用人類回饋和人工智慧技術，針對複雜查詢和特定需求客製化解決方案，提高人工智慧模型訓練的可靠性和成本效益。使用者可以上傳各種資料類型，連接到外部來源，設定專案需求，並讓 Anote 預測剩餘的標籤。這會產生 CSV 格式的標記數據，並允許透過 API 匯出以進行即時改進。
