根据Jeff Dean的介绍，DataRater是一种能够自动且持续学习哪些训练样本最有助于提升AI模型性能的系统。该方法通过自适应选择数据样本，提高训练效率，重点挑选能够最大化学习进步的样本。Jeff Dean与Luisa Zintgraf、David Silver等合作者详细阐述了这一技术，解决了大规模AI应用中数据筛选与标签成本高昂的难题。DataRater的实际应用能够大幅减少人工数据标注成本，加快模型迭代速度，尤其适用于自然语言处理和计算机视觉等快速发展的AI行业领域。（来源：Jeff Dean推特，2025年11月5日）