Thinking about High-Quality Human Data
理解人类标注数据质量的完整链路：从标注任务设计、标注员选拔与培训，到一致性度量与真值聚合，并能把多数投票、Raw agreement、Cohen's Kappa、MACE 等方法用于实际标注项目的质量评估与聚合。
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Stanford AA228 / CS238：Decision Making under Uncertainty（2026 秋）
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