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怎样通过Aivilization优化AI模型的训练数据质量?

2025-08-21 24

构建人类反馈强化学习闭环

Aivilization设计了三级数据收集体系:

  • 主动干预层:用户通过控制台直接修改智能体决策(如重置任务优先级),系统会记录修改前后的状态差异作为对比样本
  • 行为评价层:在智能体完成复杂任务后,触发5级评分界面(从”完全错误”到”理想方案”),要求用户标注具体改进点
  • 社会共识层:当多个用户对同类行为做出相似修正时,系统自动提升该反馈的权重,形成群体智慧蒸馏

最佳实践:1) 在干预时使用”注释功能”说明修改理由 2) 优先参与平台标注的高价值任务场景(显示数据收集标志的任务)3) 定期查看”贡献看板”了解自己提供的反馈如何被应用于模型更新

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