Property Finder 修正评估偏差并优化提示词

房地产平台 Property Finder 发现，其评估标签中 96.8% 直接来自现有视觉语言模型的预测，而非人工核验，导致任何替代模型在对比中结构性处于劣势。团队重新人工标注 356 张 UAE 图像，将单标签改为多标签分类，并在 Amazon Bedrock 上通过 v0 到 v27 的提示词迭代优化进行模型选型。 据 AWS Machine Learning Blog 称，这一做法最终实现准确率提升，成本降低 86%。其中前 256 张标注图像构成调优用的开发集，最终模型对比的评估集使用全部 356 张，后 100 张在开发运行之后标注。上述数字为截至 2025 年 12 月美国东部（俄亥俄）区域的估算值。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。