从异常诊断到轨迹修复:面向高德导航 Live 模式的多智能体数据生产实践

摘要

高德导航训练数据面临工具依赖复杂、错误样本局部修复难的问题。为此构建了DIANOIA多智能体系统,通过候选生成、执行诊断、交叉审查与合成修复,精准挽救低置信样本。实验表明,该流程在多个任务上超越强单模型,为数据生产提供了高效、可验证的精修方案。

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