平台看点 | 澳鹏MatrixGo自定义模板：重塑数据标注的敏捷范式

当前，数据标注需求正经历着从"标准化"到"场景化"的重要转变。在模型快速迭代的过程中，常常面临标注需求碎片化、任务类型多样化的多重挑战。然而，传统标注工具的开发周期长、技术门槛高，难以满足当前快速变化的业务需求。

澳鹏数据正以平台化思维重塑数据标注的工作流程。面对以上行业挑战，澳鹏MatrixGo企业级高精度数据标注平台正式推出全新升级的自定义模板功能。该功能通过可视化拖拽界面和丰富的组件库，让业务专家无需编码即可快速构建专业标注工具，实现了从"工具使用"到"工具创造"的能力跃迁。

本期平台看点，一同探索澳鹏MatrixGo平台自定义模板如何通过四大核心功能，打造更敏捷、更精准的八大数据标注场景。

可视化搭建引擎：零代码构建专业标注界面

自定义模板提供直观的可视化拖拽界面，用户可通过丰富组件库自由组合各类标注元素。平台支持实时预览配置效果，确保标注界面既符合业务需求，又保持专业水准。无论是基础的文本标注，还是复杂的多模态任务，都能通过简单配置快速实现。

智能规则配置：以可视化逻辑引擎提升配置效率

平台通过创新的可视化规则配置与JSON解析能力，显著提升了复杂数据结构的处理效率。用户无需编写底层代码，即可通过直观的界面配置动态显示规则与逻辑判断条件。这些高级功能让多层级、带逻辑跳转的复杂标注任务配置变得简单高效，完美适配大模型训练中多样化的数据标注需求。

全链路质检体系：打造标注质量闭环

平台创新性地引入单题质检机制，在标注界面右侧新增标注详情面板，支持对单个答题组件进行精准质检。质检人员可通过点击通过/驳回或使用快捷键快速完成质检标记，驳回时需选择问题类型并补充说明，构建完整的质量追溯链条。

专业组件生态：自由组合满足多元化标注场景

本次升级进一步丰富了平台的组件库生态，提供覆盖文本、代码、多媒体等领域的专业组件。用户可通过自由拖拽与组合，快速构建贴合业务需求的标注界面。无论是基础的分类标注，还是复杂的多模态任务，都能通过丰富的组件库灵活实现，真正满足各类大模型标注场景的个性化需求。

八大应用场景解析：灵活实践，覆盖核心标注需求

澳鹏MatrixGo平台自定义模板应用场景包括：

01 质量评分

构建大模型的“审美观”、“价值观”评估数据集。拖拽配置多维度评分题，让标注员对模型生成的回答、文章、图片描述等进行量化评估，直接产出可用于奖励模型（RM）训练的偏好数据。

02 信息提取

训练模型从图片或文本中精准识别并提取指定信息。上传图片后即可配置需要提取的“问题”，如“图中出现的主要人物有几个？”。标注员或模型根据图片内容，在对应位置框选并生成文本描述，直接产出格式化的训练数据。

03 数据清洗过滤

从大量数据中筛选出符合训练要求的优质数据。通过拖拽条件组件可视化搭建数据清洗流水线。标注员或系统可据此对候选数据进行快速“是/否”过滤或分级，确保送入模型的数据源头清洁。

04 图片打标

为多模态大模型提供精准的视觉基础能力。训练数据针对特定物体、场景或属性标注相应标签，产出高质量图文对齐数据。

05 代码审核

训练代码大模型识别代码质量、漏洞或生成修复建议。配置针对代码片段的“审查要点”，根据问题对代码进行审查，并标注问题位置、类型及严重程度，产出用于训练代码模型“挑错”能力的数据集。

06 ASR审核

提升语音转文本（ASR）大模型的准确率和鲁棒性。将短音频与转写文本进行对齐展示。标注员可判断音频质量、转写文本的准确性等，为ASR模型的优化提供直接的监督信号。

07 视频理解

训练大模型深度理解视频中的时序信息和复杂内容。通过描述视频中“发生了什么”、“何时发生”、“谁在动”，为视频大模型提供结构化的时空理解数据。

08 图片美化

评价/指令数据生成，训练文生图/图生图模型的审美能力。并排展示原图与美化后的图片，拖拽配置的“评价维度”进行评分或直接上传美化后的图片，产出用于训练多模态模型的“人类反馈”或“编辑指令”数据。

澳鹏MatrixGo平台自定义模板的升级，标志着企业级数据标注进入"敏捷配置"的新阶段。我们通过可视化、模块化的技术路径，让数据标注工具的开发不再受限于编码能力，而是真正成为业务专家手中的创意画布。未来，澳鹏将继续深耕数据标注领域技术创新，以更智能、更灵活的解决方案，助力企业在AI时代构建核心竞争力。