<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>自动驾驶 - Naifan Li's Blog</title><link>https://blog.omagiclee.com/tags/%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6/</link><description>自动驾驶 - 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/%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6/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></channel></rss>