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1.针对智能座舱场景中多模态大模型的预训练与后训练数据需求,搭建高效、自动化的数据处理流程,覆盖数据采集、清洗、合成、质量评估及版本控制,持续优化各模块性能,保障系统稳定性与可扩展能力。
2.设计并实现自动化数据处理工具与脚本,提升数据清洗、标注和合成的处理效率,增强规模化生产能力。
3.构建数据质量评估体系与自动化检测机制,通过数据实验发现样本缺失、质量缺陷、分布失衡等问题,推动数据迭代优化,并量化数据改进对模型性能的增益效果;
4.与算法团队紧密配合,深入理解模型训练目标与业务场景特点,制定针对性的数据策略,挖掘潜在数据资源,支撑模型持续演进,实现以数据为核心的模型效果提升;
2026-06-26 13:28
IP属地:广东深圳

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