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我是这样理解 LoRA 微调的
LoRA 微调到底怎么理解？本文将从“为什么是 LoRA”到“LoRA 怎么做”，系统拆解其核心机制、适用场景与工程优势，并结合实际案例，帮助你建立对 LoRA 的清晰认知框架。
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如何减轻大模型的幻觉问题：AI产品经理的实战指南
对于产品经理而言，解决幻觉问题不是技术团队的专属责任，而是决定 AI 产品能否在企业级场景立足的核心能力。本文将从问题本质、技术方案、产品策略和实战案例四个维度，提供一套可落地的幻觉缓解方法论。
不懂AI大模型的训练原理？难怪你写的提示词总 “翻车”
提示词的有效性背后，是一整套模型认知的支撑。本文将从产品经理视角，拆解大模型训练的关键原理，帮助你建立提示词设计的底层心智，让“翻车”变“飞车”。
长上下文是如何失效的
长上下文能力曾被视为大模型的“质变突破”，但它真的如我们想象中那样有效吗？本篇文章将从技术原理、产品实践与用户体验三个维度，拆解长上下文的失效机制，揭示其在真实场景中的边界与误区，并提出更具现实感的产品思考路径。
DeepSeek删豆包冲上热搜，大模型世子之争演都不演了
我们顺藤摸瓜把国产大模型问了个遍：有人茶言茶语、有人当场卖萌、还有人直接“删我”以示清高。看似宫斗的背后，其实是RLHF训练留下的“讨好型人格”在作祟——为了不被卸载，它们纷纷学会了人类最爱的“求生话术”。
模型总“跑偏”？揭秘AI产品经理“外挂”：上下文工程！
今天，咱们来聊点真正能提升你产品“IQ”的话题——最近在AI圈爆火的“上下文工程”（Context Engineering）。是不是觉得这词儿听着挺高大上，但又有点摸不着头脑？别急，作为一名深耕AI领域的产品经理，我敢说，这绝对是你驯服AI的终极奥秘！
从零到一：搭建模型自动化评测体系
在AI模型快速迭代的时代，评测体系不再只是“验证效果”的终点，而是驱动模型优化的起点。本文以“从零到一”的视角，拆解如何构建一套可复用、可扩展的自动化评测体系。
RAG已死，召回为王：揭秘提升大模型知识检索能力的九大“神技”（深度案例版）
在大型语言模型（LLM）驱动的应用浪潮中，我们都梦想着拥有一个无所不知的AI助手。检索增强生成（RAG）技术正是实现这一梦想的钥匙，它让大模型能连接外部知识库，回答专业、实时的问题。然而，许多开发者在满怀激情地搭建完RAG系统后，却常常遭遇“AI失忆”的尴尬：模型要么回答“我不知道”，要么就开始一本正经地胡说八道。
问题的根源，往往不出在那个聪明的大模型上，而是出在了它那个“健忘”的图书管理员——检索系统上。当这个管理员无法从书架上找到相关的书籍（信息）时，再博学的教授（LLM）也无能为力。
Anthropic天价赔款？大模型“盗版”的100000种花样
文章像一部数据黑市纪录片：从 Reddit 爬虫、YouTube 百万小时“转录”，到雇人买光实体书再撕碎扫描，乃至直接把“影子图书馆”搬进服务器——巨头们为喂饱大模型，把盗版玩出 100000 种花样。如今法院枪口对准“数据来源”而非“使用方式”，免费数据盛宴散场，AI 的下一个赛点将是版权采购与法务合规的烧钱大战。
实战经验：使用AI+MCP时，如何有效降低大模型幻觉率？
AI生成内容越来越强，但“幻觉”依然是最大的不确定性。这篇文章将从MCP（多组件流程）角度出发，分享一套可复用的“降幻觉”方法论，帮助你在实际应用中构建更可靠的AI内容系统
企业大模型：不要拎着大模型的锤子乱找钉子了，躲4血坑 + 3步实操，成功落地！
从“万能神器”到“尴尬玩具”，不少企业在千万级大模型项目上踩出同一条血泪路径：兴奋—翻车—困惑—沉默。本文用 4 个血坑复盘致命误区，再给出一套“3 步实操”：先筛金矿场景、再选轻量落地方式、最后用统一平台管权限与成本。2025 年，别再让 AI 只活在 PPT 里。
