研究者分享人机协作标注法:手标 100 条让 agent 扩展到 1 万条
ducha_aiki · x · 2026-10-08
Aiki（duchaaiki）分享自己近几个月的工作方式：只需人工标注约 100 个样本，让 agent 寻找手工规则或启发式方法将其扩展到 1 万条伪标注数据，再训练一批模型；模型预测后由人工验证，agent 继续为伪标注寻找更优启发式，如此迭代。
他称自己正处在「标注天堂」——用极少量人工标注撬动大规模训练数据，核心是把人放在验证环节、把规则挖掘交给 agent。
所属事件:研究者分享百条样本驱动 Agent 扩展万级训练数据(2 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 「手写代码已死」：一年没写代码的工程管理者怀念的 12 件事 — rseroter · 2026-10-08
- 微软 MAI-Code-1.1-Flash 进驻 Copilot，本地调用免推理费 — flngr · 2026-10-08
- 游戏开发者反驳一键出爆款叙事:AI 没改变长期迭代的门槛 — IanArawjo · 2026-10-08
- 鸡蛋质检实战：OpenAI Decisions API 单图 270ms 成本极低 — kagigz · 2026-10-08
- CER 方法提前预测终局奖励，编码 Agent 训练省 52.7% token — shangbinfeng · 2026-10-08
- 开发者称 AI 移植 Go/Rust 版把中位响应时间砍半,怒批 Rails 原码 — teropa · 2026-10-08