C 类 ——
垂直领域 LLM 数据

当模型在某一特定领域必须做到准确、而不仅仅是表达流畅时。通用型数据建立起通用能力;垂直领域数据则提供领域知识。大多数生产级项目会同时使用两者,而只采购通用型数据,往往正是导致模型"听起来很权威、却恰恰在关键领域出错"的常见原因。

用于三维结构识别的 LiDAR 点云、用于语义理解的多摄像头检测、用于测速及恶劣天气应对的雷达,以及用于座舱内部的驾驶员监测数据。真正的难点在于融合——让各个模态达成一致——而这恰恰是单一模态供应商通常止步的地方。Lifewood 通过位于马来西亚及印度尼西亚的专属自动驾驶中心来完成这项工作。

通过在当地招募的、人群结构均衡的参与者群体,以及受控的座舱内录制,并针对具体用途记录知情同意。人群结构的均衡性,必须在招募环节就设计到位:一个仅在某一地点便利采集的数据集,无论规模扩大到多大,都只会不断复现该地点的人群结构。

可以。企业级及私有模型项目,遵循与 Lifewood 其他工作相同的审计记录流程,每一批次均带有时间戳审批,确保一份已交付的数据集,在多年之后依然可以追溯到其采集及审核所依据的具体条款。