北京
被ExlService Holdings Inc.收购三个月后，iMerit Technology Service Pvt Ltd. 拿出了新东西。这家做数据标注和AI训练服务的公司，今天上线了一个平台，专门帮AI开发者招募和管理领域专家，用来评估、微调和验证模型。
平台叫 iMerit Scholars。它要管的是一个全球专家网络，公司预计规模会长到数十万人。目前已有的社区里，有超过3万名经过审核的专业人士，分布在118个国家，覆盖106种语言，学科横跨医学、数学、农业和自动驾驶系统。
iMerit 把这次发布解释为AI开发重心的一次转移：从不断堆出更强的基座模型，转向把这些模型适配到具体应用上，尤其是医疗、银行、保险这类受监管行业。
“这就像手里有个产品，然后问自己，‘我们拿它来做什么？’”EXL执行副总裁兼iMerit负责人Radha Basu说。她的判断是，企业把AI部署到出错后果严重的场景里，专业的人类经验就变得越来越重要。
平台提供的是集中式工具：招募、入职、评估、派单、结算，一条链路打通。底层依托iMerit自有的Ango Hub，涵盖数据标注、工作流自动化和模型微调，支持多模态训练数据的协作、模型评估和反馈流程。支付处理和合规能力则通过集成Trolley Technologies Inc. 实现。
和常规的数据标注服务不同，iMerit强调的是专家有能力去质疑AI模型，找出自动化评估可能漏掉的错误。
“我们管这叫折磨模型，”Basu说，“质疑它，质疑它是不是真的在工作，实际上就是试着把它弄坏。”
要进这个社区，得过三层评估。第一层筛通用AI能力和认知技能；第二层看领域资质，以及和AI模型协作的实际能力；最专业的一层是同行评审，由其他专家来做。
项目由公司直接管理，不是简单把客户和独立承包商撮合到一起。项目管理、质量保证、审计都在职责范围内。专家按单个项目拿报酬，但始终留在Scholars社区里。
长期关系之所以重要，Basu的说法是，专家会在一次次评估和训练循环中积累起对模型的认知。
定价有几种形式：按专业水平定的小时费率、绑定交付物的合同、以及和可衡量结果挂钩的合作。她举的例子是识别早期作物歉收的农业模型，这类工作可以对着性能目标来评估。
需求剧烈波动也能接。Basu回忆，曾有一个客户在三到四天内要求增加约400名工作人员，应对紧急需求。
被EXL收购带来的好处是，iMerit拿到了更多医疗和保险领域的专业能力，支撑企业级AI应用的范围随之扩大。
Basu说，公司特别想拓宽的是专业学科和语言的覆盖面。“我们现在最大的需求，是进入新的专业领域，扩展到更多语言，以及同一专业里更深的层级。”
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