Обучаемость
Данные и среды, созданные для получения обучающего сигнала, а не просто тестовых баллов.
Передовая ИИ-лаборатория · На основе обучающих сигналов
Расширяем границы интеллекта для реального мира.
Мы делаем так, чтобы возможности и сбои ИИ в сложных задачах можно было обучать, измерять и воспроизводить.
О HumanStars
Компанию основали в 2026 году ведущие исследователи ИИ из Цинхуа и Кремниевой долины. Нас движут обучающие сигналы: мы выявляем границы возможностей ИИ и то, как он ошибается в реальных сложных средах, и создаём основу для непрерывного развития интеллекта.
Измеримость
Чёткое понимание того, что агент умеет — и чего не умеет.
Воспроизводимость
Задачи и среды, которые можно перезапускать, сравнивать и проверять.
С кем мы работаем
Для команд, которые двигают ИИ вперёд.
От предобучения до внедрения агентов — мы даём сигнал, который превращает реальную работу в измеримый прогресс моделей.
Разработчики базовых моделей
Структурированные данные для предобучения, расширяющие понимание моделями трёхмерного пространства и объектов.
Команды агентных продуктов
Обучающие данные и интерактивные среды на основе реальных задач, чтобы агенты измеримо лучше справлялись с реальной работой.
Команды обучения и оценки ИИ
Воспроизводимые среды и бенчмарки, которые точно показывают, что агент умеет и чего не умеет.
Ключевые данные и активы для оценки
Четыре направления на основе реальных задач.
Опираясь на реальную работу, мы связываем предобучение, рост возможностей агентов и воспроизводимые среды обучения с подкреплением.
01 — PRETRAINING
Датасет
Данные 3D-ассетов
Структурированные данные 3D-ассетов для предобучения базовых моделей, помогающие моделям понимать трёхмерное пространство и объекты.
02 — CODING AGENT
Датасет
Обучающие данные Terminal Bench 4 для агентов-программистов
Обучающие данные на основе реальных задач программирования в терминале, повышающие эффективность агентов-программистов при выполнении задач.
03 — CAD · RL
RL-среда
CAD RL-среда для промышленного и архитектурного проектирования
Интерактивные CAD-среды обучения с подкреплением для промышленного и архитектурного проектирования, помогающие улучшать результаты на бенчмарках ALE и CADBench.
04 — 3D MODELING · RL
RL-среда
RL-среда 3D-моделирования в Blender
Среды обучения с подкреплением на основе рабочих процессов 3D-моделирования в Blender — для обучения агентов 3D-моделирования и улучшения результатов на бенчмарке ALE.
Как мы работаем
От реальной работы — к обучающему сигналу.
Не очередные головоломки, а реальные задачи в форме, на которой модели могут учиться, а команды — измерять результат.
-
01
Фиксируем реальную работу
Мы начинаем с реальных рабочих процессов: программирование в терминале, промышленное и архитектурное CAD-проектирование, 3D-моделирование в Blender.
-
02
Создаём обучающий сигнал
Превращаем эти задачи в структурированные данные и интерактивные RL-среды, на которых можно обучать модели.
-
03
Измеряем и улучшаем
Воспроизводимая оценка показывает, что умеет агент, где он ошибается и как продолжать его улучшать.
Наша миссия
Не просто больше тестовых заданий — реальная работа как инфраструктура прогресса ИИ.
Мы превращаем реальную работу в обучаемые, измеримые и воспроизводимые данные и активы для оценки, чтобы наши партнёры точно знали, что их агенты умеют и чего не умеют, и как помочь им развиваться дальше.
Свяжитесь с нами
Давайте создадим сигнал, который продвинет ваши модели вперёд.
Обучаете ли вы базовую модель, запускаете агента или строите систему оценки — будем рады пообщаться.