C 類 ——
垂直領域 LLM 數據

當模型在某一特定領域必須做到準確、而不僅僅是表達流暢時。通用型數據建立起通用能力;垂直領域數據則提供領域知識。大多數生產級項目會同時使用兩者,而只採購通用型數據,往往正是導致模型"聽起來很權威、卻恰恰在關鍵領域出錯"的常見原因。

用於三維結構識別的 LiDAR 點雲、用於語義理解的多攝像頭檢測、用於測速及惡劣天氣應對的雷達,以及用於座艙內部的駕駛員監測數據。真正的難點在於融合——讓各個模態達成一致——而這恰恰是單一模態供應商通常止步的地方。Lifewood 通過位於馬來西亞及印度尼西亞的專屬自動駕駛中心來完成這項工作。

通過在當地招募的、人群結構均衡的參與者群體,以及受控的座艙內錄製,並針對具體用途記錄知情同意。人群結構的均衡性,必須在招募環節就設計到位:一個僅在某一地點便利採集的數據集,無論規模擴大到多大,都只會不斷復現該地點的人群結構。

可以。企業級及私有模型項目,遵循與 Lifewood 其他工作相同的審計記錄流程,每一批次均帶有時間戳審批,確保一份已交付的數據集,在多年之後依然可以追溯到其採集及審核所依據的具體條款。