什么是Labelbox？
Labelbox 为前沿 AI 实验室构建训练数据与环境，并提供名为 Recursion 的自主智能体平台，供工程和研究团队处理代码、基础设施及实验任务。企业用户可通过描述工作流并配置触发条件来启动后台自动化作业，结果经评分后交付至 Slack 或 GitHub 等协作工具。
Labelbox的核心功能有哪些？
- Recursion 自主智能体根据警报、提交记录或日程自动启动，在沙箱中并行运行多个专家代理以完成软件修复、依赖升级或安全审查等工作。
- Horizon 强化学习环境为前沿模型提供涵盖推理、工具使用和计算机操作的 RL 环境与评估数据，支持通过 WorldSim 构建企业应用场景。
- Terra 机器人数据管线采集第一人称和遥操作演示数据，利用 AI 多样性引擎指导收集缺失数据，覆盖从预训练到评估的全流程。
- Alignerr 专家标注网络连接超过 260 万名经过技能测试的领域专家，生成法律、金融、医学等领域的评分标准、偏好数据和分级评估信号。
- 安全隔离机制每个代理在独立沙箱中仅访问其任务所需的仓库和工具，凭证由保险库托管且模型不可见，所有操作均有审计日志。
Labelbox的使用案例有哪些？
- 软件工程回归分析当检测到模型检查点性能下降时，协调器与五个专家代理自动重跑评估、对比训练数据、二分查找代码并执行消融实验，最终在 Slack 发送修复方案。
- 云成本异常追踪每日定时监控 BigQuery 和 Datadog 数据，将支出激增追溯至具体变更，并自动生成包含修复方案的 Pull Request。
- 前沿模型基准测试Meta 利用 Labelbox 提供的 820 道专家编写题目（含多模态项）构建 GIM 基准，用于评估 LLM 在实际推理任务中的表现。
