1为关键任务AI系统准备高质量训练数据
- 1明确项目需求（如自动驾驶、医疗影像等），确定需要标注的数据类型和精度标准
- 2联系Scale团队，提供原始数据集和标注规范，配置专属标注工作流与质量控制规则
- 3在标注完成后，利用Scale的自动化质量检查与人工复核结果，筛选合格数据用于模型训练
2评估AI模型在真实场景中的表现
- 1将待评估的模型接入Scale平台，上传测试数据集或指定评估场景（如边界案例、极端条件）
- 2由人类专家结合Scale的评估框架对模型输出进行逐项打分与错误分析，生成详细评估报告
- 3根据报告中的缺陷清单调整模型或补充针对性训练数据，并循环迭代评估
3利用真实世界数据辅助关键决策系统优化
- 1向Scale提出业务目标（如提升LLM回答的可靠性、减少误报率），申请获取其积累的高质量行业数据集
- 2通过Scale的数据洞察工具，分析数据分布、标注一致性和潜在偏差，确定优化方向
- 3将优化后的模型部署前，使用Scale的持续监控和评测服务，确保在动态环境中的稳定性