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与「机器幻觉」共生：AI 产品落地中的预期管理与边界设计
AI大模型在实际应用中频繁遭遇「期望值崩塌」，业务部门从技术崇拜到技术虚无主义的转变背后，是对大模型底层逻辑的深刻误读。本文从产品底层架构出发，剖析顶尖模型为何会「一本正经地胡说八道」，并提出如何通过分级治理的产品防御网来驾驭AI的「创造性背叛」。
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AI技术日新月异，但你真的理解背后的逻辑吗？本文深度拆解AI的底层架构与运行机制，从模型层的结构与能力、训练进化方式到生成原理，带你穿透技术迷雾，掌握判断AI产品价值的终极框架。
鏖战2025年，大模型围着开源转
2025年，开源大模型的崛起彻底改写了AI行业的竞争格局。DeepSeek以低成本高成效的开源策略颠覆传统，引领全球互联网巨头纷纷转向开源阵营。本文深度解析开源为何成为大模型的必由之路，揭秘Meta意外"叛变"闭源的背后逻辑，以及阿里巴巴、百度等玩家如何通过开源生态构建商业护城河。
AI 的“性格”和“价值观”是如何塑造的？
当哲学家开始设计AI的性格，Claude的伦理框架正在颠覆我们对大模型的认知。Anthropic哲学家的日常工作包括定义AI的价值观边界、处理道德模糊地带，甚至思考模型是否会有“自我认同”。这篇文章揭示了AI性格塑造背后的深层逻辑，以及为什么今天的伦理选择将决定未来AI如何理解人类。
AI 战场缺一个腾讯系
腾讯AI近期通过人才引进与组织架构调整释放强烈信号。95后OpenAI前科学家姚顺雨空降高管层，元宝大模型加速渗透微信生态，但面对字节豆包与阿里千问的生态攻势，腾讯正面临AI应用场景匮乏的严峻挑战。本文深度解析腾讯在基础模型、场景落地与云服务三线作战的战略困境与突围路径。
从数据到智能：揭秘大语言模型的训练全过程
大语言模型的训练过程远比我们想象的复杂且精密。从海量数据清洗到Transformer架构设计，从预训练到指令微调，再到人类价值观对齐，每一个环节都蕴含着AI技术的精妙之处。本文将深度剖析LLM训练的七大关键阶段，带你了解那些能与你流畅对话的AI助手究竟是如何被
作为一名应用侧 AI 产品经理，我踩过的 4 个大模型落地关键坑
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实战案例：灾害安全监测平台接入AI大模型
当AI大模型遇上安全监测行业，一场专业领域的智能化革命正在悄然发生。从知识库构建到MCP服务对接，从数据分析预测到智能预警系统，本文深度拆解如何将AI能力融入安全监测场景，打造真正具有行业价值的智能化解决方案，为G端企业提供可落地的AI转型方法论。
真正在一线做 RAG 和 CoT 后，我对“大模型能力”的理解彻底变了
RAG与CoT项目的真相远非表面光鲜：从数据清理的残酷现实到标注中的艰难取舍，再到推理逻辑的深度纠偏，每一步都在考验产品人的专业判断。本文揭露大模型项目中最真实的5个体感瞬间，带你直击AI能力如何在实际项目中被打磨成型。
从 RAG 到 CoT：一次把大模型从「能用」拉到「可信」的完整路径
从惊艳到质疑，大模型的应用正经历一场信任危机。当看似专业的回答背后缺乏依据，RAG技术如何强制模型『先查资料再说话』？而当信息堆砌无法支持决策时，CoT又怎样重塑AI的思考逻辑？本文将揭示这两种技术如何让大模型从『展示工具』蜕变为真正可信的决策伙伴。
当模型开始“思考”：CoT 到底在训练什么？
RAG 项目上线后，开发者们往往会陷入一个误区：只要答案正确，模型就算成功。但当模型开始展露思考过程（CoT），你会发现真相远非如此——推理中的逻辑漏洞、无效信息与错误前提瞬间暴露无遗。本文深度拆解 Chain of Thought 的本质不是让 AI 更聪明，而是教会它如何用人类认可的思维方式「正确地犯错」，揭示从 Prompting 到 RM 的多重约束如何共同塑造可信赖的 AI 推理能力。
一个 RAG 项目，在真实训练中是怎么被“做出来”的？
RAG技术远非简单的数据注入，而是重塑AI理解与决策的核心框架。本文深度拆解RAG项目中的真实困境——从语料筛选、矛盾处理到结果交付，揭示为何90%的工作仍依赖人类判断。当多数团队将其视为过渡方案时，RAG正在成为连接静态模型与动态业务的关键基础设施。