中国人民大学科学研究处、中国人民大学信息资源管理学院：钱明辉、杨建梁
在人工智能技术快速迭代的今天，企业面临着一个关键矛盾：通用大模型的强大能力与垂直场景的专精需求之间存在结构性错配。这种错配在医疗诊断、工业质检、法律文书等专业领域尤为突出——模型可以生成流畅的文本，却难以理解设备振动的频谱特征；能够总结法律条文，却无法把握裁判文书的裁量逻辑。破解这一矛盾的核心钥匙，正是高响应数据集（High-Response Dataset, HRD）的构建与应用。
传统的数据集建设往往陷入两个极端：或是盲目追求数据规模，形成臃肿低效的“数据沼泽”；或是过度依赖人工标注，导致成本高企的“精致花瓶”。高响应数据集的本质突破，在于建立了以业务价值为锚点的数据重构范式，每个数据单元都经过价值校准，直指具体的业务痛点。
