Goldsmith：以金标损失优化标注定义
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Goldsmith：以金标损失优化标注定义
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AI 综述
Yihan Li 等人发表论文提出 Goldsmith——一个智能体标注流水线，把专家标注的小规模 gold set（标定任务边界的校准样本）转化为可复用的结构化标注定义。据论文，该定义被当作可训练的文本对象来优化：候选定义在相同 gold 样本上运行，用可执行的结构化损失打分，再由 LLM 编辑器把高损失的失败案例转为文本梯度式修订，且仅在损失下降时接受修改。论文将其定位为把少量专家校准样本转化为可复用标注定义的方法。
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最新进展10月8日 12:00
Goldsmith：基于 gold-loss 引导的定义优化与智能体标注框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.CLGoldsmith：基于 gold-loss 引导的定义优化与智能体标注框架
Goldsmith 是一个智能体流水线，将专家标注的小规模 gold set 转化为可复用的结构化标注定义，并把该定义当作可训练的文本对象来优化。候选定义在相同 gold 样本上运行并以可执行结构化损失打分，LLM 编辑器将高损失失败转为文本梯度修订，仅在损失下降时接受。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。