交付蓝图
从原始素材到训练数据资产
围绕字段定义、质控与训练格式适配，建立可追踪、可扩展的数据生产流程。
Schema 与验收标准对齐
围绕模型目标定义字段、粒度、推断边界与验收方式。
人机协同数据生产
支持模型初稿、人工纠错、双标复核与仲裁流程。
训练格式与版本交付
交付 JSON、JSONL、偏好对与 benchmark，并保留版本追踪。
服务于模型团队的数据基础设施
面向训练、后训练与评测环节，交付结构化、可追溯、可持续扩展的数据资产。
训练数据生产
多粒度视频描述、音视频联合标签、说话人对白对齐、OCR 与结构化监督。
后训练数据
A/B 候选排序、人工偏好、rubric 打分、模型输出纠错与重写。
模型评测数据
benchmark、holdout set、人工评审、错误分类与回归测试集。
Schema 设计
按模型目标定义字段、粒度、推断边界与验收标准，而不是沿用通用标注模板。
模型在环生产
支持模型先生成初稿，再由人工纠错、排序与补全，提升产能并降低成本。
质控与仲裁
双标、gold set、仲裁、抽检、一致性分析与版本管理一体化交付。
三类核心数据产品，覆盖训练到评测全链路
同一批原始视频资产，可以被转化为不同用途的数据产品。
训练集 用于视频理解、多模态 SFT 与 teacher-student 蒸馏
用于视频理解、多模态 SFT 与 teacher-student 蒸馏
偏好集 用于 RLHF、排序模型、输出对齐和质量提升
用于 RLHF、排序模型、输出对齐和质量提升
评测集 用于 benchmark、人工评审、回归测试和错误分析
用于 benchmark、人工评审、回归测试和错误分析
从原始视频到训练可用数据，通常分四步推进
先对齐目标与 schema，再把生产、QA 与交付格式纳入同一套稳定流程。
定义任务与 schema
明确训练或评测目标，确定输出字段、粒度、允许推断边界与验收标准。
视频预处理
完成 clip 切分、抽帧、音频提取、转写接入与基础清洗，形成可生产输入。
人机协同生产
支持纯人工、模型初稿纠错、双标与仲裁，多轮质控后形成稳定标签资产。
训练格式交付
按 JSON、JSONL、偏好对、benchmark 或客户自定义格式交付并保留版本追踪。
重点交付的高价值监督数据
围绕视频理解、多模态对齐和模型评测，优先建设可训练、可复用、可持续积累的数据资产。
多粒度视频描述
长描述、中描述、短描述、极短描述，适合训练不同层级的生成目标。
音视频联合理解
环境声、非画内音乐、对白与视觉动作统一建模，避免音画割裂。
说话人归因与转写对齐
说话人身份、角色、字幕内容与对白格式统一输出，适合训练结构化多模态理解。
OCR 与画面文本
提取字幕、界面文字、水印和关键可见文本，支持多语言与格式约束。
偏好与评审数据
对模型候选输出进行排序、打分、纠错与理由标注，用于后训练和质量提升。
Benchmark 与错误分析
构建 holdout set、评分规则、错误分类标签与人工评审流程。
常见问题
围绕适用场景、合作方式与交付标准的常见问题。
需要样例、字段说明或 PoC 方案，可以直接发邮件到 hello@superviselab.com。