手動ラベリングは、AI Copilot ラベリングとアクティブ ラーニングを可能にする事前トレーニング済みの CV モデルの重要な基礎フレームワークを設定します。 #DeCorp システムは自己進化サイクルで実行され、手動ラベリングは 60%-75% の「正確な」事前トレーニング済みモデルを形成し、Copilot ラベリングに使用するとラベリング効率が大幅に向上します。 時間の経過とともに、AI Copilot Labelings からの出力はクライアントに販売されるか、RLHF ループにフィードバックされて、業界グレードに達するまで CV モデルの精度が強化されます。この場合、コパイロット モデルは業界に対応し、データとともにクライアントに提供することもできます。