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Google Research于11月4日介绍Agile Deliberation，用于构建“健康食品”或“误导性点击诱饵”等边界带有主观性的图像分类器。它不要求用户一开始就写出完整规则，而是先把概念拆成纳入与排除条件，再由视觉语言模型找出容易产生分歧的边界图片，用户反馈随后进入自动提示优化流程。
Google称，这套流程已开源，并在18场、每场1.5小时的真人研究中与零样本分类、自动拆解和人工反复改提示词等方式比较；研究报告称分类表现和标注一致性有所改善，参与者的疲劳与压力也较低。实验规模有限，结果目前应视为Google团队报告的研究发现，仍需更多场景验证。
来源：Google Research，Agile Deliberation（2026-11-04）
https://www.research.google/blog/agile-deliberation-how-ai-helps-humans-define-the-gray-areas/ |
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