<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>数据质量 on 硅基 AGI · 智能体学习与测评</title><link>https://guijiagi.com/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%B4%A8%E9%87%8F/</link><description>Recent content in 数据质量 on 硅基 AGI · 智能体学习与测评</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>本站内容采用 CC BY-NC-SA 4.0 国际许可协议授权</copyright><lastBuildDate>Thu, 16 Jul 2026 10:28:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://guijiagi.com/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%B4%A8%E9%87%8F/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>大模型训练数据治理：从数据采集到质量评估的全链路</title><link>https://guijiagi.com/posts/b2-703e58c9/</link><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:28:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/b2-703e58c9/</guid><description>系统梳理大模型训练数据治理体系，涵盖数据采集、清洗、去重、质量评估与数据配比优化</description></item><item><title>大模型训练数据的质量评估框架：从数据到智能的基石</title><link>https://guijiagi.com/posts/article-52/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 01:30:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/article-52/</guid><description>系统性介绍大模型训练数据质量评估的多维框架，包括准确性、多样性、时效性、安全性等核心维度</description></item><item><title>大模型微调的数据工程全流程</title><link>https://guijiagi.com/posts/article-36/</link><pubDate>Sun, 12 Jul 2026 22:50:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/article-36/</guid><description>从数据采集到质量评估，大模型微调数据工程的完整实践指南</description></item><item><title>大模型微调的数据工程全流程</title><link>https://guijiagi.com/posts/b2-e781991d/</link><pubDate>Sun, 12 Jul 2026 22:50:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/b2-e781991d/</guid><description>从数据采集到质量评估，大模型微调数据工程的完整实践指南</description></item><item><title>微调数据准备最佳实践</title><link>https://guijiagi.com/posts/fine-tuning-data-preparation/</link><pubDate>Thu, 02 Jul 2026 11:29:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/fine-tuning-data-preparation/</guid><description>从数据采集到质量控制，LLM微调数据准备的完整最佳实践</description></item><item><title>LLM数据增强技术：用AI训练更好的AI</title><link>https://guijiagi.com/posts/data-augmentation-llm/</link><pubDate>Thu, 02 Jul 2026 10:47:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/data-augmentation-llm/</guid><description>系统介绍大语言模型训练中的数据增强技术，从简单变换到AI生成增强</description></item><item><title>指令微调配方详解：打造高质量监督微调数据集</title><link>https://guijiagi.com/posts/instruction-tuning-recipe/</link><pubDate>Thu, 02 Jul 2026 10:45:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/instruction-tuning-recipe/</guid><description>深入探讨LLM指令微调的数据构建、配方设计与训练最佳实践</description></item><item><title>AI 数据工程 2026：从数据清洗到合成数据的全链路</title><link>https://guijiagi.com/posts/ai-data-engineering-2026/</link><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 16:40:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/ai-data-engineering-2026/</guid><description>2026年AI数据工程全景：数据清洗、去重、质量评估、合成数据生成、数据标注的完整技术栈与工具链</description></item><item><title>AI Agent 在数据治理与质量管控中的实践</title><link>https://guijiagi.com/posts/ai-agent-data-governance-quality/</link><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/ai-agent-data-governance-quality/</guid><description>从数据资产盘点到质量自动监控，AI Agent如何构建企业数据治理的智能防线</description></item><item><title>大模型训练数据清洗：从 Common Crawl 到高质量语料</title><link>https://guijiagi.com/posts/training-data-cleaning-pipeline/</link><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 11:16:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/training-data-cleaning-pipeline/</guid><description>系统解析大模型训练数据清洗的全流程：去重、质量过滤、安全过滤、数据配比与2026年最佳实践</description></item><item><title>SFT 数据质量评估：Bad Data 如何毁掉你的微调</title><link>https://guijiagi.com/posts/sft-data-quality-assessment-bad-data-destroys-finetuning/</link><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/sft-data-quality-assessment-bad-data-destroys-finetuning/</guid><description>系统分析 SFT 数据质量问题对微调效果的影响，提供数据清洗、质量评估和持续监控的工程方案</description></item></channel></rss>