Property Finder 修正评估偏差并优化 Bedrock 模型选型

房地产平台 Property Finder 发现，其视觉模型评估标签中 96.8% 直接来自现有模型的预测，而非人工核验，使任何替代模型在比较中结构性处于劣势。团队改用专家独立标注的 356 张阿联酋图像构建无偏基准，并将单标签改为多标签分类，再经 v0 到 v27 的提示词迭代，在 Amazon Bedrock 上完成模型选型。 据 AWS 博客，该方法在阿联酋图像上取得更高准确率，成本降低 86%；该成本数字为截至 2025 年 12 月美国东部（俄亥俄）区域的估算。评估集包含 256 张开发图像，两个模型的提示词均在这些图像上调优。埃及的 230 张图像仅作跨区域检查，结果未在文中报告。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。