麻省理工学院（MIT）研究团队开发了一款名为Data Provenance Explorer（DPExplorer）的结构化审查工具，旨在提高AI大模型训练数据的准确性和减少偏差。该工具通过自动生成详细的数据来源卡片，帮助AI从业者选择更优质的训练数据。研究发现，约70%的数据集缺乏必要的许可信息，50%的数据集包含错误信息。使用DPExplorer工具后，无法验证的信息比例从72%降至30%，有效提高了数据的可追溯性和透明度。
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