这种不对称性指向了一种更高效的分工方式:模型负责规模与多样性,人类专家负责质量与可验证性。 这正是 UniScientist 数据引擎的核心原则——产出的训练实例既有广泛的专业覆盖面,又有严格的验证保障。
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