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RAG 数据到底怎么标？一套“能落地”的判断与取舍逻辑
RAG项目的标注工作远非简单的答案打分，而是充满抉择的艺术。从数据取舍到材料可信度判断，每一步都在考验标注者的专业判断力。本文将揭示RAG标注中的五大关键决策点，带你掌握如何在信息不完美的现实环境中，训练出真正有价值的AI回答。
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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。
bootstrap 到十亿美元 ARR：Surge AI 这匹黑马如何颠覆 Scale 霸权 ？
不靠融资、不打广告，Surge AI 用四年时间把“高质量数据标注”做成十亿美元 ARR 的生意，一举反超 Scale AI。本文拆解它的技术壁垒、客户打法与反硅谷套路的冷启动心法，看懂如何用“慢就是快”颠覆行业霸权。
从 AI 招聘到数据标注，Mercor 能否打造下一个 Scale AI？
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人工智能的人工部分—数据标注（上）
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当今...
