從 NLP 研究到計算機視覺，瞭解團隊如何使用 Potato 構建高品質訓練資料集。
文本分類、情感分析、命名實體識別和文本片段標註，服務於 NLP 研究和應用。
使用單選按鈕和可選文本說明對社交媒體帖子進行情感分類。
影像分類、使用邊界框的目標檢測以及使用多邊形標註的語義分割。
帶有物體類別和屬性的多標籤影像分類。
語音轉寫稽核、說話人分離、情感檢測和音樂標註，支援波形視覺化。
使用波形播放和李克特量表對語音中的情感內容進行分類。
人類偏好資料收集、回覆品質評分以及語言模型訓練的安全性評估。
比較兩個 AI 回覆並選出更優者，用於 RLHF 訓練。
臨床 NLP、醫學影像標註、不良事件檢測和病歷編碼，採用隱私優先的自託管方案。
從臨床文本中提取藥物名稱和不良事件。
從 Qualtrics、REDCap 和 XLSForm 匯入問卷，帶信度的內容分析，列表實驗，自我中心網路與質性編碼。
評估論證強度並識別邏輯謬誤。
為線上實驗提供被試間條件、平衡順序的區組、測量反應時的計時試次、jsPsych 任務和篩除。
在篩選問卷和詞語評分之間執行一個 jsPsych Stroop 任務，並向一半參與者顯示反饋。
可與 FLEx 和 Toolbox 往返的行間註釋，Praat 與 ELAN 層級，自定步速閱讀，以及在地圖上繪製的方言調查。
按萊比錫規則檢查從 FLEx 匯入的註釋，並匯出回 FLEx。
IIIF 手稿、基於 PAGE XML 的手寫識別校對、TEI 版本、W3C 網路標註和 Zooniverse 工作流。
逐行校對識別出的文本，每一行都從頁面影像中裁出顯示。
稽核 MegaDetector 輸出的紅外相機影像，Raven 與 BirdNET 的生物聲學框，以及地圖，可匯出 Camtrap DP 和 Darwin Core。
分揀檢測器給出的框，修正後匯出為 Camtrap DP 資料包。
在 3Dmol.js 或 Mol* 中選擇蛋白質結構上的殘基，在 igv.js 中稽核基因組位點上的變異檢出。
檢視每個檢出位點下的 reads，並標記為真實、假象或不確定。
跨模態評估AI智慧體——網頁瀏覽智慧體、推理智慧體和程式設計智慧體。專用軌跡檢視器、逐步評分和即時評估介面。
瀏覽帶有SVG覆蓋層的智慧體截圖，標記錯誤，並對每個步驟的任務成功率進行評分。
大學和研究實驗室
醫院和醫學研究
AI/ML 初創公司和團隊
公共部門研究
文件處理和 NLP
內容分析和稽核
Potato 的 YAML 配置涵蓋 76 種標註類型和 27 種顯示類型。可以從展示頁面中的設計開始，也可以在研究設計器中自行建立。