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用数据编程：面向自改进大模型的测试驱动数据工程

深度2026年4月27日113 分钟阅读
本文的核心发现是：模型在领域任务上的失败可以分解为概念级缺口和推理链断裂，并能追溯到训练数据中的具体缺陷，通过定向修补即可修复。推荐给从事大语言模型微调、领域数据工程及AI可靠性的研究人员阅读。
本文编译自 Programming with Data: Test-Driven Data Engineering for Self-Improving LLMs from Raw Corpora，版权归原作者所有。

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