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1. 基于用戶畫像特征、行為數(shù)據(jù)、時間地理等維度，對大模型生成的用戶興趣標簽、靈感話題進行準確性判定與標注；
2. 梳理標注過程中的錯誤內(nèi)容，歸納錯誤類型及原因，輸出標注分析文檔；
3. 配合優(yōu)化模型效果評測的標注規(guī)則，提升標注質(zhì)量與一致性，助力模型迭代。