稀缺标签优化分类器
Gnosys 展示其 autonomous model engineer 在标签稀缺场景下优化安全分类器的案例。其在 ToxicChat 基准中以固定 5% 误报率为条件，提高了有害内容捕获率，并与 GEPA 等提示优化方法对比。
事件进展（1 篇报道）
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2026-07-02 08:59Reddit r/MachineLearning Making Optimization Work When Labels Are Scarce [R]
Gnosys 展示其 autonomous model engineer 在标签稀缺场景下优化安全分类器的案例。其在 ToxicChat 基准中以固定 5% 误报率为条件，提高了有害内容捕获率，并与 GEPA 等提示优化方法对比。