最后comment 了一下他们家最新的数据标注玩法。
众所周知,大模型和 ASR(语音识别)在标准普通话上已经卷无可卷,但在方言和特定人群(老人/儿童)上仍有巨大短板。豆包这招“广西、广东、港澳方言兼职”,且“老人价格更高(500元 vs 450元)”,简直是精准打击。
老年人口音重、语速慢、含糊,是语音识别的“地狱难度”。拿到了这些数据,豆包就能在下沉市场和银发族群体中建立极高的体验壁垒。
更绝的是它的执行方式:
1.真实语音流: 告别传统的念稿,要求“去用方言一问一答聊天”,这收集到的是最自然的 Conversational AI 语音对话数据,含金量极高。
2.众包清洗: 兼职者为了赚这 500 块,不仅贡献了语音,还按要求“把识别结果(老人说的话)填进 Excel”。这意味着字节花一份钱,买到了:原始语音 + 人工校对文本 + 模型回答 + 真实交互录屏。
3.行为数据: 全程录屏可以做任务验收,也能收集 Latency 和 UI 交互数据。这个数据能了解用户在听到回答后的反应速度,打断机制和 app 内的操作路径。
这哪里是招兼职,这简直是套用Growth的打法做数据基建。
哎,当很多人还在讨论模型参数和显卡库存时,笃信大力出奇迹的字节已经完成了从流量(亿级 DAU)、入口(硬件试探)到基建(数据众包)的闭环铺设。 在这个时代,技术也许可以被追赶,但这就如同这些方言数据一样——这种“长在泥土里”的真实交互壁垒,才是最难被翻越的护城河。 🫡