AI 数据基础设施 — 集识光年

传统模式

人海战术 + Excel + 按条计费

→

AI Native

Agent 编排 + 人类判断 + RL 闭环

01

Observe

情报扫描

Agent 扫描 86 个 HF 组织、125 个 X 账户，追踪数据集趋势与竞品动态

Human 决定追踪方向，判断情报价值

02

Analyze

逆向分析

Agent 逆向样本结构，自动生成标注规范、成本模型、复刻方案

Human 审核方案可行性，调整生产参数

03

Produce

数据生产

Agent 种子扩增、模板合成、批量生产，精确成本计算

Human 定义 Schema，审核合成质量

04

Judge

人类判断

Agent 预标注、任务分发、进度统计

Human 核心判断——这个回答是好的吗？这个推理是对的吗？

05

Verify

质量验证

Agent 9 规则自动检查、异常检测、模型指纹审计

Human 审计模型是否真正吸收了数据的价值

06

Train

训练闭环

Agent 轨迹录制、Reward 计算、Pipeline 编排

Human 定义 Rubric，调整奖励函数，评估训练效果

Train 的输出回流 Observe，持续迭代

蚁聚社区

Agent Pipeline 中每一个 Human 标签背后，是一个结构化的专家判断网络。

传统众包

机械劳动力池 + 按条计费 + 不可追溯

→

蚁聚社区

专家网络 + 能力模型 + 信号提纯

0

判断者节点

0

专业领域

0

本科以上

0

平均年龄

TIER 1

Domain Expert

领域专家

提供 Know-why 层判断

Judge 定义 Rubric，设计评价标准

Train 校准奖励函数，评估训练效果

Verify 审计模型是否真正吸收数据价值

数学博士 · 法律教授 · 资深架构师

TIER 2

Skilled Annotator

专业标注师

执行 Know-how 层判断

Judge 偏好打分，成对比较，推理校验

Produce 审核合成质量，定义 Schema

Analyze 审核逆向方案可行性

全栈工程师 · 产品经理 · 数据分析师

TIER 3

Crowd Validator

社区验证员

完成 Know-what 层验证

Verify 多人交叉验证，一致性检查

Observe 情报价值初筛，边界测试

Produce 数据采集，基础标注

在读硕士 · 自由职业者 · 跨领域爱好者

Signal Quality Assurance

人类信号从噪声中提纯的三层机制

01

多人交叉验证

同一任务分发给多名标注者独立完成，计算共识度（Inter-Annotator Agreement），低一致性样本自动触发专家复审。

02

能力模型校准

每位判断者持有领域能力向量，基于历史表现动态更新权重。高权重判断者的信号在 Reward Model 训练中获得更高置信度。

03

持续反馈回路

模型训练结果反馈至蚁聚社区。当模型在特定领域表现退化，自动追溯对应标注数据，校准信号来源。

智力资产化

判断者的贡献不是一次性消耗，而是可追溯、可累积的智力资产

传统模式

计件消耗

标注完即结束
贡献不可追溯
劳动一次性消耗
无法衡量个体价值

蚁聚模式

智力股权

贡献链上可追溯
能力模型持续积累
高质量信号持续分红
署名绑定，专家身份增值

覆盖领域

训练数据类型 × 专业领域的全覆盖网络

0 MCP Tools

整个基础设施对外暴露 86 个 MCP 端点。
你的 Agent 可以直接调用我们的能力。

Radar 17 · Recipe 10 · Synth 5 · Label 11 · Check 7 · Audit 5 · Agent 16 · Crew 15

// claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "knowlyr-datacheck": {
      "command": "knowlyr-datacheck",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

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