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机器在对语言水平这一抽象概念进行评估时，必须依赖预先设定的人类价值判断和标准。电子科技大学智能语言学习与测评实验室与字节跳动合作开发了一款语言水平考试产品。实验室负责人陈大建说，在研发阶段，实验室负责对自行收集的用户音频数据进行标注，其标注内容主要是基于音频所体现的英语能力水平进行分类和标记。标注人员由学校四五十名大学英语教师组成，且均为应用语言学专业的硕博士。
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无法与人工准则模型进行“组装”，也是“一段式端到端”不可忽视的缺点，尤其是涉及安全的准则模型。另外，还有数据要求质量高＋数量大、算力难题、算法难题、可解释性难题、模型设计难题、上车难题等挑战。同时，“一段式端到端”系统，比分层的端到端更难收集“长尾问题”数据，也会影响模型迭代。
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