<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>数据飞轮 - Naifan Li's Blog</title><link>https://blog.omagiclee.com/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A3%9E%E8%BD%AE/</link><description>数据飞轮 - Naifan Li's Blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Tue, 13 Oct 2026 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.omagiclee.com/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A3%9E%E8%BD%AE/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>数据闭环平台深度研究：数据算法、GT、检索挖掘与多轮迭代</title><link>https://blog.omagiclee.com/posts/data-flywheel/closed-loop-platform-research/</link><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.omagiclee.com/posts/data-flywheel/closed-loop-platform-research/</guid><description><![CDATA[<p>一个数据闭环平台，应当能回答一条样本的完整来历：为什么采它，如何处理，标签从哪里来，为什么进入这个数据集，用于哪次训练，最后修复了什么问题。进入第二轮时，还应能解释：这次为什么改变采集、标注或配方，以及变化是否有效。</p>
<p>本文属于<a href="/posts/data-flywheel/" rel="">数据飞轮专题</a>。先逐模块研究数据来源、清洗、GT、检索挖掘、配方、训练和评测，再讨论平台架构、产品工作台与多轮迭代。研究覆盖 LLM、VLM、具身与智驾，也把世界模型和空间智能中的时空结构、物理约束与可观测性纳入讨论。</p>
<p>资料核验日期为 <strong>2026 年 10 月 13 日</strong>。论文结果按原始实验条件理解；动态文档按访问时的版本理解。本文使用三类依据：<strong>论文与公开实现</strong>、<strong>企业公开工程描述</strong>、<strong>本文设计建议</strong>。后两类在文中明确标注。文末给出资料索引，重要论断在附近直接链接原始来源。</p>
<p>代表方案按公开程度、可复现机制与实际技术贡献选择。Llama、Qwen、Waymo、NVIDIA 的公开材料适合研究不同链路；FiftyOne、Argilla、CVAT、Rerun 等适合研究具体工作台。它们覆盖的边界不同，本文不建立跨领域的品牌总榜，也不将未公开的企业内部机制补写成事实。</p>]]></description></item><item><title>流水线与算子插件设计评审：借鉴 Harness、ComfyUI 与数据闭环平台</title><link>https://blog.omagiclee.com/posts/data-flywheel/pipeline-plugin-design-review/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.omagiclee.com/posts/data-flywheel/pipeline-plugin-design-review/</guid><description><![CDATA[<p><strong>有较大的改进空间，最值得投入的是流水线开发体验、统一算子契约，以及计算结果到数据集发布的连接。</strong> 当前的 React Flow、FastAPI、Dagster 和 Python SDK 可以继续使用；现有版本冻结、可靠派发、插件隔离与分批检查点应成为下一轮改进的基础。</p>
<p>本文延续<a href="/posts/data-flywheel/pipeline-operator-requirements/" rel="">需求文档草案</a>。核验日期为 <strong>2026 年 10 月 7 日</strong>，代码依据为本地 <code>data-flywheel</code> 工作区，包括未提交改动。三个并行研究方向分别覆盖 DeepSeek Harness、ComfyUI，以及数据闭环与执行平台。第 1 至 6 节保留实施前的审阅基线与设计建议；用户确认后完成的第一阶段改动见<a href="#phase-one-delivery" rel="">实施记录</a>，其余阶段仍待推进，本文不代表生产性能验收。</p>
<p>外部资料只采用官方文档和官方源码；文中明确区分公开机制、当前实现和本平台建议。Harness 是 Agent 应用框架，ComfyUI 是节点创作工具，Dagster 是编排底座，它们提供不同层面的参考，不能作为同类数据闭环产品直接排名。</p>]]></description></item><item><title>数据飞轮流水线编排与算子插件需求文档 草案</title><link>https://blog.omagiclee.com/posts/data-flywheel/pipeline-operator-requirements/</link><pubDate>Thu, 01 Oct 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.omagiclee.com/posts/data-flywheel/pipeline-operator-requirements/</guid><description><![CDATA[<p>本文属于<a href="/posts/data-flywheel/" rel="">数据飞轮专题</a>，定义<strong>流水线编排与算子插件</strong>两个模块要帮助用户完成的工作，作为后续设计、AI 开发与验收的共同依据。核心目标是：开发者交付一个有明确契约和版本的算子，用户将已启用算子组合成流程，固定版本运行，并能够解释结果、失败及恢复方式。</p>
<p><strong>文档版本为 0.1，状态为待需求评审。</strong> 代码阅读日期为 2026 年 10 月 1 日，依据本地 <code>data-flywheel</code> 工作区当时的实现，包括尚未提交的改动。文中的优先级、交付边界和验收要求是本草案的建议，需要在评审时确认；它们不代表已经批准的排期。</p>
<p>本文区分三类信息：<strong>代码基线</strong>表示当前代码支持的行为；<strong>需求</strong>表示希望稳定交付的用户行为；<strong>待确认</strong>表示尚需产品或工程决策的范围。本次进行了代码和测试文件阅读，没有重新执行应用测试或验证生产环境，不能据此认定功能已经完成验收。</p>
<p><strong>后续研究：</strong> 2026 年 10 月 7 日的<a href="/posts/data-flywheel/pipeline-plugin-design-review/" rel="">流水线与算子插件设计评审</a>补充了最新代码差异，以及 Harness、ComfyUI 和数据闭环平台的可借鉴机制。新增范围仍需评审，不自动改变本文的需求状态。</p>]]></description></item><item><title>Operator as Plugin：借鉴 DeepSeek Harness 设计数据平台插件体系</title><link>https://blog.omagiclee.com/posts/ai-data/data-platform/operator-as-plugin/</link><pubDate>Sun, 06 Sep 2026 00:04:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.omagiclee.com/posts/ai-data/data-platform/operator-as-plugin/</guid><description><![CDATA[<p>世界模型数据平台往往沿着“接入 → 清洗 → 加工与镜头切分 → 打标 → 向量化与索引 → 检索挖掘 → 标注”逐步扩展。如果每增加一种算法都要修改主服务、增加专用接口、重新部署整个系统，平台很快会成为难以维护的算法集合。</p>
<p><strong>Operator as Plugin 是可行方向：算法作者贡献能力，平台负责让能力可调用、可组合、可追踪地运行。</strong> 但插件注册只解决了扩展入口，长任务恢复、数据语义、GPU 执行和结果发布还需要独立设计。</p>
<p>本文延续 Data Flywheel 的技术设计讨论，并参考 DeepSeek 官方 Harness 文档。资料核对日期为 2026-09-06；以下数据平台协议、示例清单与架构均为本文提出的方案，<strong>不是 DeepSeek Harness 已有的数据处理 API，也不是 Data Flywheel 已经实现的插件系统</strong>。</p>]]></description></item><item><title>数据平台需求管理：从用户提需到评审、排期、交付与验收</title><link>https://blog.omagiclee.com/posts/ai-data/data-platform/requirements-management/</link><pubDate>Sun, 06 Sep 2026 00:03:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.omagiclee.com/posts/ai-data/data-platform/requirements-management/</guid><description><![CDATA[<p>“支持检索雨天场景”“帮我增加一个数据源”“把向量化速度提升一倍”，都可以进入需求池，但它们不能仅靠一个标题和一个截止日期完成交付。数据平台需要把问题背景、数据范围、负责人、承诺和验收证据串起来。</p>
<p>Data Flywheel 的“规划需求管理系统方案”讨论，最终明确了一个聚焦的目标：<strong>用户提需求 → 评审 → 排期 → 开发交付 → 用户验收</strong>。本文基于 2026-09-06 的代码阅读总结现有闭环，并讨论下一步如何连接数据与实验，不把它扩张成一套大而全的项目管理软件。</p>]]></description></item></channel></rss>