手动标记为预训练计算机视觉模型建立了重要的基础框架，这使得AI Copilot标记和主动学习成为可能。 #DeCorp系统运行在自我演变的循环中，手动标记形成了一个60%-75% "准确" 的预训练模型，当用于Copilot标记时，极大地提高了标记效率。 随着时间的推移，AI Copilot标记的输出要么出售给客户，要么反馈到RLHF循环中，以增强计算机视觉模型的准确性，直到它们达到行业标准。在这种情况下，副驾驶模型变得行业就绪，并且可以与数据一起提供给我们的客户。