AI CORPUS LAB · 全部工具可实际操作 · 浏览器本地计算
AI 语料实验室
不是截图演示，是能用的工具：粘贴文本即得六维质量分与 PII 检测；一键完成去噪、去重、脱敏；勾选算子生成可复现流水线；拖动滑块测算 AI 协同成本；体验 AI 预标 + 专家仲裁的标注闭环。所有计算在本机完成，数据不上传。
无需注册本地计算结果可下载PC / 手机 / 小程序通用
CQS 六维语料质检
检测重复、URL/广告噪声、乱码、18 类个人信息、平均句长与时间标记，输出加权评分与可下载体检报告。
输入待检语料LOCAL · 不上传
评分口径：干净度 24% · 多样性 16% · 知识密度 16% · 合规安全 20% · 任务适配 14% · 新鲜度 10%。企业版可接入自训练领域评分器与模型效果校准。
体检报告实时更新
语料清洗工作台
8 个可组合清洗开关，实时对比输入输出与处理统计，结果可复制或下载为 txt。
原始语料 + 清洗算子点击开关启用/停用
清洗结果可复制 / 下载
语料加工流水线编排
从 28 个算子中自由勾选，或载入预设方案；生成可复现流水线并估算 1TB 机时、成本指数与预期 CQS 分。
算子市场8 大类 / 28 算子
流水线输出可导出 JSON
语料成本与 ROI 测算
对比纯人工标注与「AI 预标 + 专家仲裁」协同模式的成本与交付周期，为立项与采购提供量化依据。
调整参数拖动滑块实时更新
行业已从「堆人力」进入「机器打底、人工把关」的人机协同阶段；专家深度参与指令微调与强化学习阶段的专业知识标注，是高质量数据集建设的关键。
测算结果示意口径
专家标注任务台
模拟「AI 预标 → 低置信样本 → 专家仲裁」的质检闭环，体验分级认证与一致性检验机制。
协同机制说明HUMAN-IN-THE-LOOP
- AI 预标：模型先给出标签与置信度，高置信样本直接入库
- 置信度路由：低置信与高风险样本自动流转行业专家仲裁
- 分级认证：按项目难度匹配不同层级专家，动态考核
- 一致性检验：金标准插入、Kappa 系数、反作弊与异常标注检测
- 样本回流：专家修正后的样本重新进入垂直领域模型训练
传统标注靠堆人力，质量与效率同时见顶；专家型众包体系把行业知识、经验与判断注入训练数据，是 2026 年后高质量数据集建设的主要组织形态。