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硕士生询问 ML 研究中人类评测的常见做法与样本量建议
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AI 综述
一名硕士生在项目中微调 AI 模型，让其对图像给出反馈，并与 Qwen、OpenAI API 的结果进行对比。其导师建议通过 Google Form 收集约 60 份人类对比反馈，用于统计判断模型输出与人工反馈的差异。该学生在 Reddit r/MachineLearning 版块提问，想了解这种依赖人类评测的做法在 ML 研究中是否常见，60 人的样本量是否合适，遇到参与者乱答或不认真作答时该如何处理，以及在审稿人要求追加评测时再额外做一轮调查是否普遍。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月13日 23:16
硕士生在社区提问人类评测在 ML 研究中的常见性与 60 人样本量的合理性。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Reddit · r/MachineLearning关于 ML 研究中人类评测调查是否常见的提问与建议请求
一名硕士生在项目中让微调的 AI 模型对图像给出反馈，并与 Qwen/OpenAI API 的结果对比，导师建议通过 Google Form 收集约 60 份人类对比反馈来做统计判断。提问内容包括：这种人类评测在 ML 研究中是否常见、60 人样本量是否合理、如何处理乱答或未认真作答的参与者，以及审稿要求追加评测时再做一轮调查是否常见。
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