Pagsusuri ng modelo
Independiyenteng paghuhusga ng tao sa mga tinukoy na pag-uugali ng modelo, mga hiwa ng kabiguan at mga gawain sa paghahambing.
Paghuhusga ng tao at data ng pagsusuri ng AI
Kunin ang signal ng tao na nawawala ang iyong mga modelo.
Ginagawa ng Pukot ang mga limitadong tanong sa structured human-generated at human-validated na ebidensya para sa pagsusuri ng modelo, benchmarking, training-data program at mga desisyon sa produkto.
Binuksan ang access sa mga kinokontrol na programa at cohorts. Ang pagsali ay hindi ginagarantiyahan ang bayad na trabaho.
Mula sa mga tao hanggang sa ebidensya
Katibayan sa paligid ng mga kaso ang isang pinagsama-samang marka ay napalampas.
Ang isang modelo ay maaaring magmukhang maganda sa pangkalahatan at nabigo pa rin sa kalabuan, kagustuhan, mga gilid na kaso o isang partikular na konteksto ng user. Nagsisimula ang Pukot sa tanong na mahalaga at ginagawang inspeksyon ang resulta ng paghatol.
Data ng pagsasanay at kagustuhan
Structured ranking, classification, annotation at qualitative review na idinisenyo sa isang malinaw na gawain.
Mga programang pasadyang ebidensya
Mga programa sa pananaliksik, benchmarking at pagpapatunay ng tao kung saan mahalaga ang disenyo ng gawain, pinagmulan at hindi pagkakasundo.
Isang takdang tanong. Isang nasusuri na daloy.
Tukuyin. Ruta. Sukatin. Siyasatin. Ihatid.
Tukuyin ang bounded na tanong
Magsimula sa isang desisyon, hiwa ng kabiguan, rubric o pamantayan sa pagsusuri.
Ruta sa isang naaangkop na hanay ng contributor
Gumamit ng ipinakitang akma at mga kinakailangan sa proyekto sa halip na walang pagkakaiba na dami.
Panatilihing nakikita ang mga independyenteng tugon
Mahalaga ang mga kontrol sa kalidad, ngunit ang hindi pagkakasundo ay maaaring maging katibayan sa halip na ingay.
Ibalik ang nakabalangkas na ebidensya
Maaaring panatilihin ng paghahatid ang bersyon ng gawain, estado ng QC, mga timestamp, mga sanggunian sa pagtugon at katotohanan kung saan nauugnay.
Para sa mga kontribyutor
Ang iyong paghatol ay may halaga. Ipakita sa amin kung saan.
Kumpletuhin ang iyong profile, sagutin ang mga opsyonal na tanong sa kwalipikasyon at bumuo ng ebidensya tungkol sa mga uri ng mga gawain kung saan ka kapaki-pakinabang. Maaaring mapabuti ng mas mahusay na ebidensya ang pagiging tugma sa mga programa sa hinaharap. Hindi nito ginagarantiyahan ang trabaho o pera.
Kasalukuyang + thesis
Praktikal ngayon.
Mga bounded na tanong, data na binuo ng tao at na-validate ng tao, mga independiyenteng tugon, mga kontrol sa kalidad, mga structured na output at provenence sa antas ng proyekto.
Basahin ang pamamaraan at thesis→Ambisyoso sa kung ano ang maaaring matutunan.
Sinusuri namin kung matututunan ng isang network kung sino o ano ang susunod na tatanungin batay sa ipinakitang pagiging kapaki-pakinabang. Iyon ay isang thesis, hindi isang pag-angkin ng naka-deploy na collective intelligence.
Galugarin ang Human Judgment Lab→Pinakabagong pag-iisip
Mga tala mula sa pagbuo ng isang network ng ebidensya.
Pagsukat ng paghatol ng tao · 7 Set 2026
Ang Problema sa Pagsukat sa Loob ng Human-in-the-Loop AI
Kailan kumakatawan ang isang longhitudinal na profile ng kalidad ng contributor sa isang bagay na totoo sa halip na isang detalyadong sukatan ng platform?
Basahin →Disenyo ng pagsusuri · Set 6, 2026Bakit dapat mabuhay ang hindi pagkakasundo sa unang pass
Ang pinagkasunduan ay kapaki-pakinabang. Gayundin ang pag-alam kung kailan ito nagtatago ng kalabuan o isang tunay na paghahati ng kagustuhan.
Basahin →Programa ng pananaliksik · Set 7, 2026Human Judgement Lab
Ang programa ng pananaliksik sa likod ng pagiging maaasahan, pagkakalibrate, generalization at task-conditional contributor na ebidensya.
Basahin →Magsimula sa tanong.
Kung mayroon kang modelong gawi, dataset, rubric, problema sa pagsusuri o marketplace program na nangangailangan ng structured na paghatol ng tao, ipakita muna sa amin ang problema.