Property Finder 修复 Bedrock 评估偏差，成本降 86%

房地产平台 Property Finder 在把视觉 AI 负载迁移到 Amazon Bedrock 时发现，其评估标签中 96.8% 直接沿用了现有模型的预测，而非人工核验，导致任何替代模型在比较中都处于劣势。团队由专家重新标注 356 张 UAE 图像，并改用多标签分类，再通过 v0 到 v27 的提示词迭代优化选型。 据 AWS Machine Learning Blog 称，最终在 Amazon Bedrock 上实现了更高准确率，成本下降 86%。其中前 256 张图像构成调优用的开发集，最终模型对比的评估集使用全部 356 张，含开发运行后补标的 100 张；相关数字为截至 2025 年 12 月美国东部（俄亥俄）区域的估算值。

AI 根据报道生成 · 4 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。