<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>数据清洗 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%B8%85%E6%B4%97/</link><description>Recent content in 数据清洗 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 04 Oct 2026 18:15:25 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%B8%85%E6%B4%97/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>用大模型做数据清洗与标注：效率与质量的平衡之道</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-04-data-labeling-llm/</link><pubDate>Sun, 04 Oct 2026 18:15:25 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-04-data-labeling-llm/</guid><description>&lt;p>数据标注和清洗是机器学习项目中最耗时、最枯燥的环节之一。过去需要组建标注团队，花费数周时间才能完成的工作，现在借助大模型可能几个小时就能完成初稿。&lt;strong>大模型标注的速度和成本优势是显著的，但它也会犯错，而且是成批的、有规律的错误。&lt;/strong> 如何在享受效率的同时保证数据质量，是使用大模型标注时必须解决的问题。&lt;/p></description></item></channel></rss>