VLM 买方开始抽查：这张图到底支不支撑这句话
VLM 训练数据采购需求的检查点如下，正文按这些名字展开。
- 原图与衍生图
- 可见性
- 否定与拒答
- 文字入图
- 重复
- 安全与隐私
- 授权
- 分割
VLM 训练数据采购需求：买方把验收提前了
视觉语言模型的采购已经从“图文对数量”转到“这句话是否被这张图支持”。描述写得通顺，但图中没有对应物体，这样的样本会在抽检里被整批质疑。
试标抽五十对，让第二人只做一件事：划出描述里图中看不到的短语。超过约定比例就停批返工。
买方按验收记录安排预算和排期。
买方会先翻开「原图与衍生图」。这一页看不见样例，排期就停在试标。
原图与衍生图，以及可见性
训练使用原图还是压缩预览，要事先约定。预览不能冒充原图。
描述中的物体、文字和关系必须能在图中指出。图中不存在的细节标为推断或删除。
否定与拒答，以及文字入图
图中信息不足时，描述应明确看不出来。鼓励编造细节的指令不能作为唯一标注规范。
图中文字是否需要转写、语种和模糊程度如何处理，单独规定。
重复，以及安全与隐私
近重复图按感知哈希或人工抽检规则处理，避免同一场景占满一个分割。
人脸、证件、屏幕内容和未成年人画面按项目的排除或打码规则执行，并留处理记录。
授权，以及分割
图的许可、拍摄同意和可训练用途写在记录级或批次级，二者不要混用而不说明。
训练、验证、测试按场景或来源切开，而不是只按文件随机切开。
描述要能指回图中的区域
ESI-Bench 说明，多看几眼并不自动带来更好的空间判断，观察本身要和问题相关。VLM 数据若充满与问题无关的描述，模型会学会流畅，却学不会核对。交付时应保留“描述—区域”的对应，而不是只交最终字幕。
放回「VLM 训练数据采购需求」，这些公开结果只帮助判断买方会检查哪一页。「分割」对得上，就可以写进工作说明。论文里的成功率、帧率和基准分，不写进朗慧的验收承诺，也不换算成公司收入。
报价里写得清的范围
朗慧按项目组织图文标注和抽检，不把未确认许可的网络图片描述成可商用训练集。
报价之前先确认四件事：哪些步骤能由校验器判断、哪些步骤必须留人、图或题目的授权由谁提供、抽检失败后谁有权停线。四件事未齐，只安排样例评估，不报量产单价。
朗慧对外能够承诺的范围，以书面工作说明为准。186 个预置模型是人体影像的预标注清单，按部位和任务核对，不是 186 种疾病，也不计入动物任务。病理全片、站点默认范围以外的视频和通用文本处理，按项目单独约定，不写成平台默认能力。第一人称人类视频在重映射责任、目标自由度和有效性字段写明之前，交付名称是人类示范数据，不是机器人动作标签。论文里的成功率、基准分数和第三方市场规模，只作为买方理解行业的背景，不写入朗慧的验收承诺。E8 仍待确认供货，不进入当前报价。
本文供准备样例评估。它不构成法律意见、医疗诊断或投资建议。授权、出境和监管路径由买方法务确认。引用时请写明主题和 2026-10-22。