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AI 评估数据集构建与标注流程(2025)

# AI 评估数据集构建与标注流程(2025) 评估数据集决定了评估的可信度,需要规范采样与标注与质量流程。 ## 一、采样与覆盖 - 采样:覆盖主流与长尾场景,控制偏差。 - 分层:按类别与难度分层,提升代表性。 ## 二、标注与质检 - 标注规范:统一标签与说明,降低歧义。 - 质检:双人标注与仲裁,提升质量与一致性。 ## 三、评估与闭环 - 指标:准确性与一致性与引用正确率(对 R

CSS Shadow Parts:part 与 slotted 样式出口

说明 Shadow DOM 的样式出口:`::part(name)` 与 `::slotted(selector)` 的作用与差异,如何在不破坏封装的前提下对内部元素进行主题化与样式覆盖,提供示例与兼容建议。