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为什么你的提示词(prompt)总是不稳定?来看看我从打标签中学到的教训

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在大模型生成内容、打标签、调 Prompt 等实操工作中,即便打标签这类简单应用,也极易遭遇准确率偏低、Prompt 臃肿复杂、泛化能力弱等问题。作者结合实战踩坑经历,总结出 6 条核心教训,从构建完整判断逻辑、分而治之做分类,到让模型理解底层逻辑、补充项目上下文等,揭示大模型落地的关键并非单纯的 Prompt 技巧,而是对业务的深度理解、对模型边界的清晰认知和对系统设计的整体把握。
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千问:流量这块蛋糕,咱们重新分吧

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阿里千问APP的最新升级彻底改写了互联网服务的使用逻辑。不再需要辗转多个平台,只需一句话指令,AI就能直接完成机票酒店预订、餐饮支付等全流程服务。这场针对传统流量分发模式的降维打击,或将终结超级APP时代,开启以AI Agent为核心的新商业范式。本文深度解析这次变革背后的战略意图与技术突破。
AI手机没有独家大模型供应商

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随着人工智能技术的飞速发展,AI手机已成为智能手机市场的新焦点。从百度、阿里、字节跳动等国内科技巨头的加入,到苹果、三星等国际品牌的战略布局,AI手机领域正上演一场激烈的竞争。然而,与过去手机厂商依赖单一大模型供应商不同,当前市场更倾向于融合多家技术的优势,实现更全面、更高效的AI服务。
AI
从“卖铲子”到“造金矿”:AI Infra成为大模型应用背后的最大赢家?

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随着人工智能技术的飞速发展,大模型应用已成为推动行业进步的关键力量。然而,在这背后,是一系列复杂而精密的AI基础设施(AI Infra)支撑着这一切。从提供强大的算力到优化模型部署,AI Infra正成为连接技术革新与实际应用的重要桥梁。本文深入探讨了AI Infra在当前及未来AI发展中的核心作用,以及它如何帮助大模型应用实现更广泛、更高效的落地。