Data quality engineering
AssessKỹ thuật
Các phương pháp lọc, kiểm tra và cải thiện dữ liệu trước khi dùng để huấn luyện mô hình.
Vì sao ở đây
Xếp vào Assess: 1 bài bằng chứng từ 1 nguồn, chủ yếu là tin nghiên cứu, 1 bài trong 30 ngày qua. Độ tin cậy 24%. Bằng chứng còn ít nên xếp thận trọng, chờ thêm tín hiệu.
Bằng chứng (1)
- 6The New Stack·11/6/2026researchSonarSweep hướng đến làm sạch dữ liệu huấn luyện AI và giảm lỗi mã nguồn
Bài viết giải thích cách công nghệ SonarSweep của Sonar được thiết kế để lọc và cải thiện mã nguồn dùng huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn. Bài cho rằng các kho mã công khai thường chứa ví dụ lỗi thời, kém an toàn hoặc chất lượng thấp, khiến mô hình tạo ra lỗi, lỗ hổng và vấn đề bảo trì trong mã sản xuất.