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AI,个人随笔
拆解AI训练师核心工作:需求承接、规则制定、质检验收全流程(含多模态模型认知)

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AI训练师正成为AI项目落地的关键角色。本文系统拆解从大语言模型原理到项目全流程执行的实战方法,涵盖需求分析、数据标注、团队管理等核心环节,并提供汽车厂商标注案例的完整方案模板。无论是新手入门还是团队标准化建设,都能从中获得可直接落地的操作指南。
AI,个人随笔
多模态项目里,人真正的价值:把“感觉”翻译成模型能学的东西

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多模态项目的真正挑战始于数据质量筛选之后——当人类审美与AI认知逻辑产生本质冲突时,如何将主观的『好看』『有感觉』翻译成模型能理解的『对称构图』『柔和光影』?本文深度剖析标签拆解与结构化描述两大核心环节,揭示多模态训练中那些比数据规模更关键的『产品级决策』。
AI,个人随笔
从设计到AI训练师,始终不变的以人为本的训练思维

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从用户界面到算法内核,AI训练师正在重塑技术与人交互的底层逻辑。这个新兴角色不仅是数据的调校者,更是AI世界观的架构师——他们通过标注规则和训练策略,决定着未来智能体如何理解人类需求与社会伦理。本文将揭示设计师转型AI训练师的思维跃迁之路,解析数据背后的人文洞察与系统责任。
AI
从 AI 招聘到数据标注,Mercor 能否打造下一个 Scale AI?

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在AI领域,数据标注是模型训练的关键环节,但高质量标注人才稀缺,市场供需不平衡。Mercor凭借其AI招聘平台的积累,发现了这一市场空白,从为大型数据标注公司提供合同制人才,逐步转型为直接向AI实验室提供人力数据创建服务,成为数据标注市场的有力竞争者。本文将深入剖析Mercor的业务转型、市场机会、核心竞争力以及面临的挑战,探讨其能否在数据标注领域打造出下一个Scale AI。