Новости

QuanReview: Offline, Auditable Reconciliation of Human and LLM Span Annotations

arXiv cs.AI · Опубликовано 28 сентября 2026 г. · 3 мин чтения

За 30 секунд

Что произошло: QuanReview is an open-source system for reconciling human and LLM annotations of structured spans like quantities and events through character-level alignment and browser-based adjudication.
Почему это важно: Teams building datasets need this when combining human annotations with LLM-extracted structured data and must audit and correct mismatches before finalizing training sets.
На что обратить внимание: The system was tested on one humanitarian benchmark; effectiveness on other domains, annotation types, and LLM extraction quality levels remains unclear from this paper.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.

Новости

arXiv cs.AI · Опубликовано 28 сентября 2026 г. · 3 мин чтения

Что произошло: QuanReview is an open-source system for reconciling human and LLM annotations of structured spans like quantities and events through character-level alignment and browser-based adjudication.
Почему это важно: Teams building datasets need this when combining human annotations with LLM-extracted structured data and must audit and correct mismatches before finalizing training sets.
На что обратить внимание: The system was tested on one humanitarian benchmark; effectiveness on other domains, annotation types, and LLM extraction quality levels remains unclear from this paper.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.