学习

大语言模型能够推理和规划——但它们无法行动。模型上下文协议(MCP)改变了这一现状。了解如何将MCP与Label Studio集成，以自动化和简化您的标注工作流程。

LLM作为裁判承诺了速度、规模和更低成本——但代价是什么？本文探讨自动化评估在哪些场景有效、哪些场景失效，以及如何建立可信度。从微妙偏见到混合评估策略，我们剖析如何评估评估者本身。

Krippendorff's alpha是衡量标注者间一致性的最灵活方法之一。与其他指标不同，它适用于不完整数据并支持多种标签类型。本指南通过实际案例逐步演示如何计算观察一致性与期望一致性，并说明当分数较低时应采取的措施。

了解如何在Label Studio中设置音频标注项目，并了解Label Studio 1.7版本中提供的最新音频标注功能。

Label Studio Enterprise推出了全新标注界面，更加符合人体工学、高效，并能够支持包含数十至数百个区域的大型复杂任务。

学习如何结合Superconductive的Great Expectations与Label Studio来测试您的数据。