从 NLP 研究到计算机视觉，了解团队如何使用 Potato 构建高质量训练数据集。
文本分类、情感分析、命名实体识别和文本片段标注，服务于 NLP 研究和应用。
使用单选按钮和可选文本说明对社交媒体帖子进行情感分类。
图像分类、使用边界框的目标检测以及使用多边形标注的语义分割。
带有物体类别和属性的多标签图像分类。
语音转写审核、说话人分离、情感检测和音乐标注，支持波形可视化。
使用波形播放和李克特量表对语音中的情感内容进行分类。
人类偏好数据收集、回复质量评分以及语言模型训练的安全性评估。
比较两个 AI 回复并选出更优者，用于 RLHF 训练。
临床 NLP、医学图像标注、不良事件检测和病历编码，采用隐私优先的自托管方案。
从临床文本中提取药物名称和不良事件。
从 Qualtrics、REDCap 和 XLSForm 导入问卷，带信度的内容分析，列表实验，自我中心网络与质性编码。
评估论证强度并识别逻辑谬误。
为在线实验提供被试间条件、平衡顺序的区组、测量反应时的计时试次、jsPsych 任务和筛除。
在筛选问卷和词语评分之间运行一个 jsPsych Stroop 任务，并向一半参与者显示反馈。
可与 FLEx 和 Toolbox 往返的行间注释，Praat 与 ELAN 层级，自定步速阅读，以及在地图上绘制的方言调查。
按莱比锡规则检查从 FLEx 导入的注释，并导出回 FLEx。
IIIF 手稿、基于 PAGE XML 的手写识别校对、TEI 版本、W3C 网络标注和 Zooniverse 工作流。
逐行校对识别出的文本，每一行都从页面图像中裁出显示。
审核 MegaDetector 输出的红外相机图像，Raven 与 BirdNET 的生物声学框，以及地图，可导出 Camtrap DP 和 Darwin Core。
分拣检测器给出的框，修正后导出为 Camtrap DP 数据包。
在 3Dmol.js 或 Mol* 中选择蛋白质结构上的残基，在 igv.js 中审核基因组位点上的变异检出。
查看每个检出位点下的 reads，并标记为真实、假象或不确定。
跨模态评估AI智能体——网页浏览智能体、推理智能体和编程智能体。专用轨迹查看器、逐步评分和实时评估界面。
浏览带有SVG覆盖层的智能体截图，标记错误，并对每个步骤的任务成功率进行评分。
大学和研究实验室
医院和医学研究
AI/ML 初创公司和团队
公共部门研究
文档处理和 NLP
内容分析和审核
Potato 的 YAML 配置涵盖 76 种标注类型和 27 种显示类型。可以从展示页面中的设计开始，也可以在研究设计器中自行创建。