Qwen 研究员:人工标注数据可能比自动标注更噪
antoine_chaffin · x · 2026-09-20
Qwen 多模态研究员 Antoine Chaffin 提出:读最近一批「人类标注数据集」论文会发现,人工标注的噪声和错误可能比先进的自动标注技术更严重。他认为真正有效的做法是迭代——大量来回校验;可以让 agent 反复迭代并配人类可读的摘要来辅助,或与人工标注员配合使用。
所属事件:Qwen 研究员称人工标注噪声或高于自动标注(2 条相关)→
「研究」频道最新
- ECIR 2027 设 SAFE-SEARCH 研讨会，聚焦对话式搜索安全，1 月 15 日截稿 — HamedZamani · 2026-11-12
- 仅用正例自举后训练：235B 模型写出与人类难以区分的科学文本 — AllThingsApx · 2026-11-12
- UC Berkeley 开源 RoboSimStudio：AI Agent 无需训练数据编程工业机器人 — berkeley_ai · 2026-11-12
- LAION 发布 14 亿样本音频语料库，CLAP2-L 登顶 MAEB-30 达 53.6% — serrjoa · 2026-11-12
- Allen-Zhu新论文：Canon层随机卷积权重也能提升模型推理 — teortaxesTex · 2026-11-12
- Scale AI 论文：374 次攻击中 36% 成功，模型可在自训练迭代中暗中搞破坏 — Miles_Brundage · 2026-11-12