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怎样通过Aivilization优化AI模型的训练数据质量？

2025-08-21

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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

本答案来源于文章《Aivilization：一个探索人与AI共存的社会模拟沙盒》

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