文档审查示例误报与资源浪费问题
问题概述
Hacker News 评论指出，Unsiloed Jev 的演示例在文本中明确出现的 '10 tablets' 剂量仍被标记为潜在错误（误报），且在流式数据中为寻找新训练点而处理全部数据属于资源浪费。这暴露了当前决策模型在提取验证场景中的局限性。
痛点标签
- 演示例中出现明文却被标记为错误的误报
- 流式数据中为寻找新训练点而全量处理数据导致资源浪费
待验证问题
- 你的文档审查流程中是否也遇到过类似误报？
- 你目前如何在数据流中识别新的训练点？
- 是否认为程序化检查+错误处理路径比决策模型更适合你的场景？
证据
原话 · @Anonymous
The example flags a '10 tablets' dose as a possible erroneous extraction, when the text says exactly that. So it is a false positive.
原话 · @Anonymous
there is lot more that can be done with it, particularly in unstructured data processing pipeline. One big problem I see is just figuring out if there is new training point is to be found in the data, because with stream of data coming in its waste of resource to process everything
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