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AI,个人随笔
聊天框让 AI 被看见，工作台才可能让 AI 被留下。

聊天框让 AI 被看见，工作台才可能让 AI 被留下。

AI产品的竞争焦点正在发生根本性转变——从单纯的模型性能比拼，进化到对行业工作流的深度重构。Claude Science的发布揭示了一个关键趋势：科研人员需要的不是一个更聪明的聊天机器人，而是一个能整合文献检索、代码执行、数据可视化、论文写作等全流程的AI工作台。本文将深度剖析从'聊天框'到'工作台'的产品范式迁移，揭示垂直AI产品的真正挑战与机遇。
Scorpio.
AI工作台Claude产品范式
AI
当AI开始‘一本正经地胡说’：如何用数据工程给大模型划边界？

当AI开始‘一本正经地胡说’：如何用数据工程给大模型划边界？

大模型落地医疗、法律等零容忍行业，最致命的是“不懂装懂”的伪专业幻觉。作为一线AI训练师，我发现堆算力根本消不掉幻觉。本文直接从工位视角出发，拆解大模型高频翻车的三种形态，并亮出死磕数万条SFT数据总结出的管控闭环，顺带复盘RAG与Agent的真实硬伤。垂直AI的底层壁垒从来不是堆知识量，而是弯腰死磕Badcase熬出来的精准“边界感”。
L.NaN
AI训练师医疗AI垂直AI
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