专家示范与推理
专家是怎么得出答案的,而不只是答案本身。
现已提供- 专家答案,附上其所依据的证据
- 可选的工作过程录屏
- 智能体轨迹
- 具身与第一人称视角视频
面向构建模型与智能体的 AI 实验室和团队,包括机器人与具身智能。
把专家最擅长的工作变成模型能学的数据——并且连同"它是怎么来的"一起交付,带密码学摘要,买家不用问我们就能自己核。
一家虚构的分销商:收入指数 100 → 120,毛利率 30% → 23%。
专家看到了什么「仅有增长并不够。毛利从 30 降到 27.6。在归因之前,先查定价、产品结构和投入成本。」
每一类只列出现在就能拿到的形式——在你自己的工作区里做,或者从市场买。新的形式上线时才会出现在这里,不会提前。
专家是怎么得出答案的,而不只是答案本身。
现已提供每一个答案都由一位不是作者的独立评审来裁定。
现已提供一份写明的标准用来对照作答,以及程序能打分的任务。
现已提供可以拿你自己的智能体来跑、自己打分的任务包。
现已提供从一份需求到一次交付之间,平台今天实际做的事。
买家在数据需求里写明要什么,围绕它的问题都通过平台提问和回答。在你自己的工作区里,由你的运营者来写任务和评分标准。
专家在自己的领域作答,写清楚依据了什么,可选附上工作过程录屏。
由不是作者的评审来通过、退回或拒绝,并打分。只有通过的记录才能导出。
任务包带着自己的评分器和参考智能体运行的通过率,并注明背后的模型、智能体和运行次数。
工作区设为保密的名称会被扫描,只要还有一处残留就不会发布。每个版本都会冻结,并带有买家可以核对的 SHA-256 摘要。
我们不提供名单——买方能看到人就能直接挖人,你付费购买的评审流程也就跟着走了。我们能给你看的是他们进来时走的那道门槛,每个人走的都是同一道。
一份简历、所在领域、研究方向。这里没有开放注册:申请在有人处理之前只是一条记录,它本身不授予任何权限。
批准申请的人就是读简历的那个人,所以学位是在那一刻被核对的——不是在一个没人去的独立页面上。只有这样核对过的学位才会计入我们公开的数字。
有学位不等于能接这个领域的活。校准任务才行:第一份被独立评审通过的工作才授予资格,在那之前受限的活根本不会派给他。
每一次提交都由别人评审,没有人能批准自己的工作。通过一次清零记录。被拒两次,资格暂停——受限的活不再派给他,直到重新挣回来。
最后那条值得读两遍。一个丢不掉的头衔,过一阵子就不再描述工作本身了。这一条是按每一次交付来核的。
这不是名录。我们不公开谁在这里工作——买方能看到人就能直接挖人,你付费购买的评审流程也就没了。我们公开的是这群人的总量:多少人、其中多少人持有我们核对过的博士学位、他们的工作有多少通过了独立评审。
不足五人的领域,我们整块不展示。人数少到那个程度,数字就不再是统计,而是在描述某一个人。
经过审核的数据集,每一个都附有摘要校验。这里展示的是样本数据,想买更多,直接告诉我们。浏览无需注册。
只有平台可以在此上架,且只有已发布并标价的数据集才会出现。列表展示的只是数据集自身的描述——不含其记录,也不显示其他买家。
两条路填的是同一份规格。同一道评审门槛、同样的证据、同一个工作区、同样的导出。变的只是谁来做、谁来查。
任务要求时,专家在浏览器里录下整个作业过程;评审在下任何判断之前先看它。
每段录屏都带有 SHA-256 摘要。摘要随数据一起交付;录屏文件本身不需要离开我们的服务器。
没有人能给自己判分。独立评审给到 4/5 分才算通过,否则这条记录根本导不出去。
每一份交付都带清单和抽样复核指引:随机抽二十条,自己对着核。把"你可以选择不信我们"写进产品里,是说这句话唯一诚实的方式。