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头部 AI 实验室
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MCP 端点
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领域专家
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专业领域
什么是判断基础设施
AI 接管执行，人类保留判断。在模型训练阶段，我们帮客户定义什么数据能让模型变好
传统标注
- 客户提供标准，标注员按规则执行
- 关注数据量和交付速度
- 标注员是可替换的执行者
- 交付标注好的数据集
判断基础设施
- 专家与客户共同定义好坏标准
- 关注判断质量和方法论沉淀
- 专家是不可替换的判断者
- 交付数据、评测标准、改进方法
从模型训练到行业落地，判断节点需要基础设施支撑
四层判断服务
从数据生产到偏好对齐到能力边界到系统评测，覆盖 AI 训练全链路
人类判断价值量化模型
Human Judgment Valuation Framework
综合考虑任务难度、贡献质量、先行参与和领域稀缺性
V(t)=∫₀ᵗ B(τ)Q(τ)P(τ)S(d)dτ
B(τ)
任务基础权重
Task Base Weight
由评审类型与任务难度决定
1 ~ 20
Q(τ)
质量得分
Quality Score
与专家共识一致性
0.5 ~ 2.0
P(τ)
先行贡献系数
Pioneer Factor
越早参与，先行权重越高
P(τ) = 1 + α·exp(−λτ)
S(d)
领域稀缺系数
Scarcity Factor
有效专家越少，权重越高
1/√N(d)
规则透明
贡献确权
价值透明
为什么不同
不是数据标注外包，是判断基础设施。今天服务模型训练，明天服务各行各业的 AI 落地
做别人做不了的
HLE、ARC-AGI、科研级标注，高难度任务的独家供应商
专家网络，不是众包
10,000+ 领域专家，覆盖 40+ 专业领域
深度参与判断节点
共建评测标准、定义 Rubric、参与模型训练
全链路工具开源
130 个 MCP 端点，从情报到生产到质检
最新情报
由 AI Dataset Radar 自动生成的训练数据竞争情报
