1、协助构建覆盖多模态能力与 Agent 智能体行为的评测基准，针对复杂场景（如智能体skills 测试、医疗诊断推理）设计对抗性测试、长尾案例挖掘及多轮交互评估方案。
2、协助解决方案经理基于客户业务目标，拆解为可执行的数据采集、标注、清洗、增强关键任务，制定分阶段落地方案。协助从需求-评测-反馈闭环机制设计，通过数据效果归因分析（如偏差归因、错误案例溯源）驱动数据迭代与模型优化。
3、学习了解数据标注全流程（采集、标注、质检），协助解决方案经理针对质量瓶颈（如多模态标注不一致、长尾样本缺失）引入 AI 辅助工具（如自动预标注、异常检测算法），提升数据生产效率与一致性。协助构建数据质量量化体系，定义标注规范、交叉验证机制与动态质检规则，降低主观偏差对模型训练的影响。
4、垂直领域专业知识整合与快速学习，理解行业特异性，设计领域适配的评测方案与数据标准。
5、协助跟踪前沿模型技术短板（如多模态幻觉、逻辑推理局限），规划针对性数据合成、增强策略，定向提升模型弱项。
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