手動標記為預訓練計算機視覺模型設置了重要的基礎框架，這使得 AI Copilot 標記和主動學習成為可能。 #DeCorp 系統運行在自我演變的循環中，手動標記形成了 60%-75% "準確" 的預訓練模型，當用於 Copilot 標記時，極大地提高了標記效率。 隨著時間的推移，AI Copilot 標記的輸出要麼出售給客戶，要麼反饋到 RLHF 循環中，以加強計算機視覺模型的準確性，直到它們達到行業標準。在這種情況下，副駕駛模型變得行業就緒，並且也可以與數據一起提供給我們的客戶。