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发布、接单、验收与资金规则说明
平台支持哪些 AI 任务类型一、适用说明 AI 任务可涵盖数据整理、标注、评测、内容辅助制作及应用开发，具体承接范围以任务要求与合法用途为准。 二、操作与准备 发布时说明输入、工具限制、输出格式、人工复核要求与质量指标；涉及模型调用时明确费用承担。 三、结果与注意事项 不能将 AI 输出视为自动正确。未经授权的数据、受限制内容和高风险用途应先核实，不能以“AI 生成”免除责任。 如需协助，请通过“意见反馈”提供页面提示、发生时间及相关业务编号，不要提交密码或验证码。AI 数据采集与标注任务发布指南一、适用说明 数据采集和标注任务首先需要确认来源合法、用途明确以及参与人员的访问边界。 二、操作与准备 说明数据规模、格式、标签规则、交付方式和质量标准；先验证小样本，再按批次交付与抽检。 三、结果与注意事项 涉及个人信息时尽量去标识化，禁止超范围复制或上传外部服务。异常和边界样本应单独记录，不能随意猜测标签。 如需协助，请通过“意见反馈”提供页面提示、发生时间及相关业务编号，不要提交密码或验证码。如何设计标签体系和标注规范一、适用说明 标签体系应给每个标签提供定义、适用条件、排除条件和正反例。 二、操作与准备 先列常见情况，再补充边界和多标签规则；用同一批样本验证不同人员的理解，并迭代规范。 三、结果与注意事项 规范变更要标注版本和生效批次。不能静默改变标签含义，否则前后数据难以比较和复用。 如需协助，请通过“意见反馈”提供页面提示、发生时间及相关业务编号，不要提交密码或验证码。如何设置标准答案、抽检与复审一、适用说明 标准答案、抽检和复审用于检查标注一致性与质量，应预先约定规则。 二、操作与准备 由有能力的人员建立和复核样例；明确抽样方式、错误类型、合格条件及争议样本裁定流程。 三、结果与注意事项 标准答案自身也可能错误，应允许复核并记录修订。不要用未经验证的模型答案作为唯一判断依据。 如需协助，请通过“意见反馈”提供页面提示、发生时间及相关业务编号，不要提交密码或验证码。AI 生成内容为什么必须人工审核一、适用说明 AI 输出可能包含事实错误、遗漏、偏见、侵权素材或不适用于具体场景的建议。 二、操作与准备 交付前由人员核对事实、来源、权限和格式；对代码执行测试，对重要结论核验依据，并说明工具参与范围。 三、结果与注意事项 医疗、金融、法律等高风险结果不得直接替代专业判断。最终交付责任不能转移给工具。 如需协助，请通过“意见反馈”提供页面提示、发生时间及相关业务编号，不要提交密码或验证码。敏感数据、训练授权与知识产权规则一、适用说明 取得数据用于某一任务的授权，不代表可以用于训练模型、公开展示或其他项目。 二、操作与准备 核对授权主体、用途、期限、处理地点及是否允许第三方工具；对敏感字段实施必要遮挡和访问限制。 三、结果与注意事项 客户数据不得私自进入公共模型。发现无权处理或泄露风险时停止相关操作，保存必要线索并通知有权处理的人员。 如需协助，请通过“意见反馈”提供页面提示、发生时间及相关业务编号，不要提交密码或验证码。