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人在回路(Human-in-the-Loop)是一种将人类判断与机器学习模型结合的训练与部署范式。它不追求全自动,而是在关键节点引入人工审核、标注或反馈,从而提高模型准确性、鲁棒性和可信度,尤其适合高风险或数据稀疏的场景。

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