Snorkel AI 是一家技术初创公司，致力于通过创新的以数据为中心的开发平台 Snorkel Flow，帮助数据科学家和开发人员快速构建和扩展准确且适应性强的 AI 应用程序。
核心技术：
- 弱监督学习：Snorkel AI 的核心是弱监督学习，这是一种高效地将复杂数据转化为驱动企业级 AI 模型落地的技术。
- 标签函数：用户可以编写一系列启发式规则、远程监督源或弱标注器，即标签函数，以迅速为海量未标注数据打上标签。
- 自动清洗与增强：Snorkel 还支持数据变换和增强功能，如图像旋转、文本变形等，以提高模型性能。
应用案例：
- 电商推荐系统：某电商公司使用 Snorkel AI 生成训练数据并训练推荐模型。通过 Evidently 实时监控模型性能和数据漂移情况，并自动触发重新标注数据和重新训练模型的流程，保持推荐的准确性和用户满意度。
- 医疗诊断系统：某医院使用 Snorkel AI 识别病历中的疾病名称和症状，生成训练数据集。
估值与动态：
- 估值13亿美元：Snorkel AI 是估值达13亿美元的硅谷独角兽之一。
- 裁员情况：近期证实裁员31人，原有员工240人。此次裁员对软件工程师的影响最为严重，但大多数AI相关的职位得以保留。
未来展望
- 高精尖产业基地落地泰国: SNORKEL AI 在泰国巴真府落地20个重大项目，涉及金额1.9亿美元。巴真府正以人工智能大模型为创新引擎推动全区高质量发展。
- HLLM驱动的数据分析组合: HoraeDB、Polars 和 Snorkel AI 在 LLM 的驱动下能够高效协同完成数据分析任务。LLM 可将用户的自然语言需求转化为对 Polars 处理后的数据或 HoraeDB 中数据的查询指令。
(注: )