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如何提升大模型LLM回答的准确率
随着 LLM 在各类产品中广泛应用，如何提升其输出的准确率，已成为产品经理与技术团队绕不开的核心问题。本文将从提示词设计、系统架构、评估机制等多个维度出发，拆解影响 LLM 准确率的关键因素，并提供可落地的优化策略，帮助你打造更可靠、更可控的 AI 产品体验。
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知识蒸馏，作为一种“以小博大”的模型压缩技术，正在悄然改变这一格局。它不仅能让轻量模型继承“老师模型”的智慧，还能在推理速度、部署效率上实现质的飞跃。本文将深入解析知识蒸馏的原理、应用场景与实践难点，带你理解这项技术如何成为AI工程师手中的“降维打击”利器。
动态知识从RAG到Context Engineering
RAG（检索增强生成）曾是连接外部知识与模型能力的关键桥梁，但随着业务复杂度提升，它的局限也逐渐显现。Context Engineering 的出现，正在重新定义“知识注入”的方式——从检索到构造，从拼接到理解，让上下文成为真正的生产力。本文将带你梳理从 RAG 到 Context Engineering 的演进路径，揭示背后的技术逻辑与产品思维，帮助你在构建智能应用时少踩坑、快落地。
大模型 SFT 微调数据集的构建方法
在大模型应用加速落地的背景下，SFT（Supervised Fine-Tuning）成为提升模型能力的关键环节。而数据集，正是微调的“燃料”。本文将系统拆解 SFT 微调数据集的构建方法，从数据来源、清洗策略、标注规范到质量评估，带你深入理解如何打造高质量、可复用的训练数据。
AI大模型训练：万字解析“学习率”的奥秘
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一文读懂大模型的心跳：“损失Loss”
你知道AI是怎么“变聪明”的吗？答案藏在一个看似负面的词——Loss。这篇文章用通俗语言讲清楚：损失函数到底是什么，它如何驱动模型学习，又为什么它是所有AI能力的起点。读完，你会对“训练”这件事有全新的理解。
当 OKR 开始 “编答案”：比大模型幻觉更可怕的，是产品经理的指标自嗨
在大模型“幻觉”成为技术焦点的同时，另一个更隐蔽、更普遍的幻觉正在产品团队内部蔓延——OKR的自我感动式编造。当指标不再服务于真实业务，而变成一场“自嗨式表演”，我们是否还在做产品，还是在做幻觉管理？
AI产品经理之通过大模型做对话式分析产品
随着大模型技术的发展，对话式分析正引领一场效率革命，在各行业快速普及。未来，多模态技术将进一步重塑分析体验，成为企业数字化转型的标配能力。产品经理应把握这一趋势，避免技术崇拜，注重用户需求，为全员打造易用的数据洞察生产力工具。
Windows MCP正式开源，大模型能操控操作系统了
Windows MCP 正式开源，大模型第一次拿到操作系统级“遥控器”——文件、注册表、网络端口，一条自然语言指令就能全链路操控。开发者用 200 行 Python 即可让 AI 替你装软件、配环境、发邮件，甚至跨应用完成“写报告→生成图表→PPT 排版”一条龙。Agent 时代的基础设施已就位，下一个被自动化“拿下”的，就是你的桌面。
零基础入门AI智能体：以通义和智谱大模型插件为例，教你如何调用第三方平台的大模型插件
在人工智能领域，大模型的应用越来越广泛，但如何高效地调用这些模型并将其集成到实际项目中，仍然是许多开发者面临的挑战。本文通过详细的操作步骤和实例，介绍了如何调用第三方平台的大模型插件，以通义和智谱大模型为例，展示了从注册、获取API Key到配置和试运行的全过程。
注意，AI工程师不会说：“模型能力就这样了”
在人工智能领域，如何有效利用AI技术并确保其可靠性和可扩展性是一个关键问题。本文通过实际案例，深入探讨了AI项目中的模型边界、可观测性以及数据工程的重要性。
