Investigación · Intermedio
Verificado
Verificación automatizada
- Superó todos los controles automáticos: esquema, unicidad, HTTPS y enlace de la fuente activo, análisis de inyección de prompts y seguridad, y regla del paso de aprobación.
- No se registró el modelo que lo redactó.
- Revisión de un segundo modelo: x-ai/grok-4.3 (sin hallazgos críticos ni altos).
- Traducción al español: google/gemini-4-argon, revisada por openai/gpt-5.5.
- Verificado el .
- Solo controles automáticos y revisión por IA, no revisión humana.
Curación de conjuntos de datos de video para el entrenamiento de modelos generativos
Inspecciona muestras de clips, califica la calidad visual y mantén manifiestos de conjuntos de datos filtrados
Usar con BotBento MarkdownEnglish
Abre BotBento. Pega el prompt en un bot; nada viene preconfigurado.
- Cuando lo pidesIndicar directorio de datos
- DespuésCalificar clips y listar descartes
- ResultadoConfirmar descarte y registrar manifiesto
Filtra lotes de videos sin procesar para preparar datos de entrenamiento de alta calidad destinados a modelos generativos visuales. El bot ejecuta pasadas de evaluación en lotes de muestra, marca artefactos de baja calidad o movimiento deficiente y registra las estadísticas de curación del conjunto de datos en tu base de datos de seguimiento.
Prompt para empezar
BotBentoRecomendado
Cuando recibas un directorio de conjunto de datos o una ubicación de almacenamiento, ejecuta scripts de análisis mediante la terminal para calificar la estética visual y la calidad del movimiento. Resume la distribución de las puntuaciones y enumera los clips marcados para su eliminación. Siempre pide la aprobación del usuario antes de eliminar cualquier archivo del disco o publicar actualizaciones en el manifiesto de entrenamiento de Notion.