E253｜谁在给大模型出题、卖题、判卷？聊聊AI数据行业的野蛮生长

AI 数据范式正从传统的人工标注转向以可验证环境为核心的 “智能体数据”。随着模型能力演进，训练需求已从简单的文本打分升级为构建包含工具链、反馈机制及复杂工作流的强化学习环境。评测基准虽是衡量模型能力的关键，但其与数据采购的界限日益模糊，面临数据污染与刷分挑战。数据公司正从劳动力外包转型为研发驱动型企业，通过深耕医疗、生物医药等垂直领域，解决私有数据获取与专家知识转化难题。未来，数据采购的核心竞争力在于能否构建高效的激励机制，并开发出贴合真实用户体验的评测体系，以应对大模型行业对高质量、高复杂度数据的迫切需求。