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为大型语言模型提供人类反馈强化学习（RLHF）的文本标注服务。标注员需要对模型生成的文本进行质量评估、偏好排序和安全性审核。项目涉及多语言内容，要求标注员具备良好的英语阅读理解能力和数据标注经验。
对自动语音识别（ASR）系统的输出进行人工校验和纠错。校验员需要听取音频片段并对比系统转录结果，标注错误类型（替换、插入、删除），并提供正确的转录文本。项目支持中英双语。
评估自主机器人在复杂环境中的路径规划算法表现。评估员需要在模拟环境中运行测试场景，记录机器人的导航行为，标注碰撞、死锁和次优路径等问题，并提供改进建议。