Perle là nền tảng quản lý dữ liệu huấn luyện AI, tập trung vào phản hồi từ con người để tạo ra bộ dữ liệu đáng tin cậy, minh bạch và có thể mở rộng, phục vụ phát triển mô hình AI hiệu quả.
Nền tảng này tận dụng mạng lưới chuyên gia toàn cầu trong các lĩnh vực như công nghệ, pháp lý, y tế và ngôn ngữ học, đảm bảo dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, đồng thời hỗ trợ doanh nghiệp, phòng thí nghiệm và các tổ chức tăng tốc phát triển AI.
- Perle sử dụng mô hình chuyên gia trong vòng lặp để đảm bảo chất lượng dữ liệu AI.
- Nền tảng cung cấp quy trình kiểm soát, đánh giá mô hình và phản hồi theo thời gian thực.
- Đội ngũ sáng lập giàu kinh nghiệm và sự hậu thuẫn vốn mạnh mẽ từ các quỹ đầu tư lớn.
Perle là gì?
Perle là nền tảng dữ liệu huấn luyện AI chuyên về tích hợp phản hồi con người, giúp tối ưu hóa quá trình học máy và căn chỉnh mô hình trí tuệ nhân tạo đa phương thức.
Khác biệt của Perle nằm ở việc đưa chuyên gia toàn cầu tham gia trực tiếp vào quy trình chú thích và đánh giá dữ liệu, giúp tăng độ tin cậy so với nguồn dữ liệu công khai. Đây là yếu tố cốt lõi để xây dựng mô hình AI an toàn và chính xác.
Sứ mệnh của Perle là gì?
Sứ mệnh của Perle là xây dựng một nền tảng dữ liệu AI minh bạch, chất lượng cao, được xác thực bởi con người, nhằm hỗ trợ doanh nghiệp và tổ chức phát triển mô hình AI đáng tin cậy.
Bằng cách kết hợp chuyên gia đa lĩnh vực, Perle giúp khắc phục hạn chế của dữ liệu thuần máy móc, đồng thời mở rộng khả năng ứng dụng AI trong y tế, pháp luật và nghiên cứu khoa học.
“AI chỉ có thể phát triển bền vững nếu được huấn luyện trên dữ liệu đáng tin cậy, có tính xác thực và được kiểm chứng bởi con người.”
Ahmed Rashad – Founder Perle AI, 2025
Những đặc điểm nổi bật của Perle là gì?
Mạng lưới chuyên gia trong vòng lặp
Perle triển khai mô hình “Expert-in-the-Loop”, nơi chuyên gia từ nhiều ngành trực tiếp tham gia vào việc gán nhãn, xác thực và đánh giá dữ liệu huấn luyện AI.
Việc huy động chuyên gia từ khoa học, kỹ thuật, y tế, luật và ngôn ngữ học giúp nền tảng duy trì độ tin cậy, hạn chế sai lệch và đáp ứng yêu cầu chuyên ngành cao.
Thu thập dữ liệu đa phương thức tùy chỉnh
Nền tảng Perle hỗ trợ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng, bao gồm văn bản đa ngôn ngữ, hình ảnh thực tế hoặc tổng hợp, âm thanh đa dạng, và video thô.
Điều này giúp mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu toàn diện, phục vụ tốt hơn cho các bài toán phức tạp như nhận diện giọng nói hay phân tích ngữ cảnh hình ảnh.
Kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt
Perle triển khai hệ thống kiểm duyệt nhiều tầng, từ xác thực đầu vào đến giám sát gán nhãn và xử lý xung đột dữ liệu.
Các quy trình này đảm bảo dữ liệu đầu ra đạt chuẩn quốc tế, đồng thời phát hiện và loại bỏ thiên vị, giúp AI vận hành công bằng và chính xác hơn.
Đánh giá mô hình theo thời gian thực
Perle hỗ trợ thử nghiệm A/B, giám định chuyên gia và kiểm tra đạo đức để đánh giá hiệu suất mô hình liên tục.
Việc phản hồi theo thời gian thực giúp AI nhanh chóng được hiệu chỉnh, đáp ứng các tiêu chuẩn về an toàn, minh bạch và hiệu quả.
“Chất lượng dữ liệu chiếm tới 80% thành công của một mô hình AI. Càng sớm tích hợp phản hồi từ con người, kết quả càng chính xác và đáng tin cậy.”
McKinsey Report on AI Development, 2024
Perle hoạt động theo cơ chế nào?
Perle vận hành theo chu trình khép kín từ thu thập dữ liệu, gán nhãn chuyên gia, lưu trữ mở rộng, đánh giá và phản hồi liên tục, đến căn chỉnh mô hình bằng Reinforcement Learning from Human Feedback.
Điểm đặc biệt là hệ thống quản trị phức tạp giúp kiểm toán thiên vị, phát hiện sai lệch dữ liệu, đồng thời ghi nhận đóng góp minh bạch onchain để khuyến khích chuyên gia.
Ai là những người đứng sau dự án Perle?
Ahmad (MADI) El Shiekh là ai?
Ahmad đảm nhiệm vai trò đồng sáng lập, phụ trách Data & Product Operations tại Perle AI, tập trung xây dựng framework vận hành nền tảng.
Trước đây, ông từng sáng lập Bupper và Boostnetic, đồng thời đảm nhận nhiều vị trí quản lý tại CNTXT Abu Dhabi và Scale AI tại San Francisco.
Ahmed Rashad là ai?
Ahmed Rashad là Founder của Perle AI, với nền tảng kinh nghiệm sâu rộng trong AI và vận hành dữ liệu tại Hoa Kỳ.
Ông từng giữ vị trí quan trọng tại Scale AI (2019–2022) và sáng lập nhiều dự án công nghệ liên quan đến AI và dữ liệu.
Moe A. là ai?
Moe A. hiện là Head of Product Operations, phụ trách chiến lược và vận hành sản phẩm tại Perle AI.
Kinh nghiệm của ông trải dài từ EvenUp, Dandy đến Scale AI, với nhiều vai trò lãnh đạo trong quản lý dữ liệu và phát triển sản phẩm.
“Chúng tôi tin rằng tương lai của AI sẽ phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và khả năng tích hợp phản hồi từ con người.”
Moe A. – Founding Team, Head of Product Operations, Perle AI
Perle đã huy động vốn đầu tư như thế nào?
Dự án Perle đã huy động thành công 8,5 triệu USD tại vòng Pre-Seed (08/2024) do CoinFund dẫn đầu, cùng sự tham gia của nhiều quỹ lớn như HashKey Capital, NGC Ventures và Big Brain Holdings.
Đến 08/2025, Perle tiếp tục gọi vốn thành công 9 triệu USD tại vòng Seed do Framework Ventures dẫn dắt, cho thấy niềm tin mạnh mẽ của giới đầu tư vào giải pháp dữ liệu AI mà dự án đang xây dựng.
| Thời gian | Vòng gọi vốn | Số vốn huy động | Nhà đầu tư dẫn đầu |
|---|---|---|---|
| 08/10/2024 | Pre-Seed | 8,5 triệu USD | CoinFund |
| 07/08/2025 | Seed | 9 triệu USD | Framework Ventures |
Những câu hỏi thường gặp
Perle tập trung vào lĩnh vực nào của AI?
Nền tảng tập trung vào dữ liệu huấn luyện AI, đặc biệt là tích hợp phản hồi con người để nâng cao độ chính xác và minh bạch.
Điểm khác biệt lớn nhất của Perle là gì?
Điểm nổi bật của Perle là mạng lưới chuyên gia toàn cầu tham gia trực tiếp vào quá trình gán nhãn và đánh giá dữ liệu.
Ai đang đầu tư vào Perle?
Các quỹ lớn như CoinFund, HashKey Capital, NGC Ventures và Framework Ventures đã rót vốn cho dự án.
Perle có ứng dụng trong ngành nào?
Nền tảng được ứng dụng rộng rãi trong y tế, pháp luật, công nghệ và nghiên cứu ngôn ngữ đa phương thức.
Perle sử dụng công nghệ gì để căn chỉnh AI?
Perle áp dụng Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) để căn chỉnh mô hình theo miền chuyên biệt.
