是对用户真实需求场景的深度还原。
他调出原始数据做对照。
一条问答社区的帖子，用户在问怎么跟下属开绩效面谈，正文三百多字，开头有一句“上个月有个员工直接当场哭了”，按标准流程，这句话是背景描述，清洗管线直接砍掉。
韩路一把这句留下来了，意图标注里写的是：提问者的核心诉求不是面谈话术，而是如何处理情绪失控的现场。
赵文渊把这条翻来覆去看了三遍。信息确实在原文里。但那句话，任何标注员看了都会当废话处理。
他又翻了十几条，规律是一样的。
“这套标注逻辑——”赵文渊把椅子转过来，“是你定的规范？”
“对。”
“规范在哪？”
“没有写下来的规范。”
赵文渊看着他：“八千条，找了多少标注员？”
韩路一没有回答。
赵文渊意识到了什么：“就你一个人标的？”
还是没有回答。
赵文渊重新看向屏幕，如果是一个人，三天，八千条，这是什么概念？
这个量，读都读不完吧？更别说标注了。
“你怎么判断哪些细节该留？”
“看起来不相关，但实际上相关的。”
“这是废话。”赵文渊说，“我是说判断标准，能写成规范吗？能教给别人吗？”
韩路一看着他：“先去跑模型吧，记得在个人电脑上跑。”
赵文渊明白了，不能。
他拷走数据，当晚训练任务提交，赵文渊盯着屏幕，等第一轮训练跑完。
同时，韩路一在家，躺在床上，准备看看精力值。
这三天视界用得太狠了，八千多条开源数据的筛选加标注，每一条都要让视界扫描原始文本中所有人类容易忽略的关联信号：措辞背后的现实背景、提问方式暗示的真实场景、字面意思与实际需求之间的偏差。
突然，视线左下角的提示吸引了他的注意力。
视界的经验值在上次升级之后就一直没动过了，他还以为lv3是满级了。
但是现在，那条好久没动过的经验条——
变成了1。