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用户3272用户327210月12日修改
1.
基础信息
2.
实验设计
2.1
实验总结
Workflow 阶段解决“如何批量生成、减少等待和重复操作”的问题；双 LLM 阶段解决“哪些样本更稳定、哪些样本需要人工重点看”的问题；裁判模型阶段负责在五维标签一致case进入质检前，再判断 caption 是否真正可用。
最终链路
CSV 批量输入 -> URL 下载 -> Qwen / Gemini 双 LLM 并行描述
-> 一致性判定与标准化
-> 条件分支：五维标签不一致，进入需精修输出_双模型分歧
-> 条件分支：五维标签一致，进入裁判模型
-> 裁判模型输出 qc_decision
- pass：进入质检输出
- refine：进入需精修输出_质检打回
2.1.1
PE 搭建策略及最终链路
最终工作流形成两层判断：第一层看双模型的五维标签是否一致；任一标签不一致，直接进入需精修输出双模型分歧。五维标签全部一致时，进入裁判模型复核 caption 可用性；裁判模型输出 pass 则进入质检输出，输出 refine 则进入需精修输出质检打回。
新增裁判模型对标签一致的数据再做汇总和审核