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星塵數(shù)據(jù)正式發(fā)布MorningStar，一款面向AI的數(shù)據(jù)閉環(huán)產品。

據(jù)介紹，這是當前首個專注數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)的AI數(shù)據(jù)平臺。基于DataOps的理念打造，全面覆蓋AI算法從訓練到生產全鏈路中的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、管理、協(xié)作、迭代等各個環(huán)節(jié)。

在大模型時代，各行各業(yè)都需要基于自身數(shù)據(jù)打造超級員工，以提高企業(yè)的生產效率。模型和算力可以購買，但數(shù)據(jù)需要精細化、全流程的管理，才能釋放真正的價值。

企業(yè)需要搭建一個可發(fā)現(xiàn)、可管理、可協(xié)作、可迭代的數(shù)據(jù)管道，才能具備獲取數(shù)據(jù)、生產數(shù)據(jù)、持續(xù)迭代數(shù)據(jù)的能力，促進內部以數(shù)據(jù)為中心的協(xié)作，從而在AI2.0時代中獲得核心競爭力。

MorningStar應運而生，全面覆蓋AI算法從訓練到生產全鏈路中的數(shù)據(jù)管理、迭代、優(yōu)化、挖掘等閉環(huán)鏈路，致力于幫助企業(yè)建立高效的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化和模型效果最優(yōu)化，助力打造差異化競爭力壁壘。

從功能上看，MorningStar集成了八大功能，其自動化工作流能夠確保數(shù)據(jù)在每個階段都能得到妥善管理和最優(yōu)化。

數(shù)據(jù)可視化：支持多源、多格式、異構的結構化數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，實現(xiàn)全面而高效的數(shù)據(jù)收集與存儲。

數(shù)據(jù)生命周期管理：用戶可以通過平臺進行數(shù)據(jù)流程的編排和調度，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化處理和轉換，同時記錄全生命周期數(shù)據(jù)信息，確保數(shù)據(jù)的可追溯性和操作的可復現(xiàn)性。

數(shù)據(jù)探索：提供超大規(guī)模AI數(shù)據(jù)管理能力，用戶可以利用平臺的強大搜索功能，通過多語義、跨模態(tài)等方式快速找到所需的數(shù)據(jù)，并進行可視化分析。

難例發(fā)現(xiàn)：集成主流難例發(fā)現(xiàn)策略，如主動學習等，為算法工程師提供數(shù)據(jù)特征分布、可視化和模型指標計算等便捷功能。

人類反饋：創(chuàng)建高質量的人類反饋通道，一鍵送標至自動化標注系統(tǒng)Rosetta。

數(shù)據(jù)合成：支持可控數(shù)據(jù)生成，填補現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)空白，提高模型的魯棒性和適應性。算法指標跟蹤：支持SDK，打通算法和數(shù)據(jù)的反饋閉環(huán)，可進行算法管理和指標評測，提升模型迭代的效率和可靠性。

數(shù)據(jù)連接：推理管理與性能監(jiān)控，實現(xiàn)模型部署和優(yōu)化的高效循環(huán)。

其中，數(shù)據(jù)生命周期管理、難例發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)資產管理、指標跟蹤等功能尤其值得關注。

以數(shù)據(jù)生命周期管理為例，算法工程師可以通過MorningStar進行AI數(shù)據(jù)生命周期的管理，強化數(shù)據(jù)版本控制、快捷數(shù)據(jù)切片、可追溯數(shù)據(jù)血緣和安全管控。平臺的自動化工作流能夠確保數(shù)據(jù)在每個階段都能得到妥善管理和最優(yōu)化處理。

再以難例發(fā)現(xiàn)為例，作為首款集合難例發(fā)現(xiàn)策略的數(shù)據(jù)閉環(huán)產品，MorningStar能夠保證模型訓練過程可追蹤可迭代。通過一系列數(shù)據(jù)追溯、模型調試和分析生成工具，助力實現(xiàn)和維護高質、可復現(xiàn)的Al模型。

△數(shù)據(jù)溯源：通過數(shù)據(jù)流實現(xiàn)對算法評測所用數(shù)據(jù)的隨時溯源。

△版本對比

通過選擇不同的數(shù)據(jù)版本，實現(xiàn)算法預測結果和真值的對比，并結合可視化功能便捷地定位和分析難例數(shù)據(jù)。

△指標追蹤和效果檢測

MorningStar通過 SDK 便捷地打通模型訓練環(huán)境和訓練數(shù)據(jù)分析管理、指標分析環(huán)境，便捷地進行算法迭代。

一位自動駕駛算法工程師曾反饋，原本需要花費1天時間才能發(fā)現(xiàn)的難例，通過平臺只需要1-2小時即可，大大提高了迭代效率。

章磊表示：“MorningStar的目標用戶主要分為三類：機器學習算法工程師、業(yè)務人員、研發(fā)負責人。對于不同的用戶，我們的平臺可以滿足各種需求，包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的難例，跟蹤指標，記錄數(shù)據(jù)全生命周期等等，從而讓數(shù)據(jù)價值最大化，模型更好地迭代。”

值得一提的是，星塵數(shù)據(jù)聯(lián)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 種基礎維度，考察模型在150 類任務上的指令遵循能力，