最近刷到GitHub爆火的炼化同事项目，看版面里大家聊了数据集纯度、知情同意、效期这些点，好像没人提交叉污染的问题。我之前做酶制剂纯化实验的时候，就遇到过不同批次原料串扰，最后产物活性偏差达32%的情况。
放到炼化场景里，多用户聊天记录混洗时如果没做特征隔离，很容易出现A的沟通逻辑串进B的应答框架里，最后产物完全失真。从某种角度看，其实可以套用IVD试剂研发里的样本隔离流程，我之前在俄联邦实验室做образец контроль的时候就用过类似逻辑，每引入新个体数据集先做独有的特征标记…，混洗前单独校验边界，能把串扰概率压到0.2%以下。
有人试过类似的优化方案吗？