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简单三步，搭建一个真正对业务有用的 AI 大模型测评框架
Amazon首席应用科学家Eugene Yan提出的三步测评法正在重塑AI产品的质量评估体系。从人工标注到LLM评审对齐，再到自动化测评框架搭建，这套方法不仅解决了传统测评的高成本痛点，更让团队得以实现每周上百次的实验迭代。本文将深入解析如何在二元标签设计、失败样本构造、位置偏差消除等关键环节实现高效可靠的模型测评。
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AI产品的成败往往取决于技术链路的每个环节如何精密配合。从数据采集到模型部署，再到持续迭代，这条‘生命线’上的任何疏漏都可能导致产品失效。本文深度拆解AI产品落地的五大核心环节，揭秘产品经理如何跨越技术鸿沟，在数据合规、特征工程与模型调优等关键节点发挥决策价值。
AI技术核心通识：机器学习、深度学习与大模型的底层逻辑（通俗版）
AI产品经理的技术通识课来了！机器学习、深度学习、大模型三大核心技术的关系与差异，往往让非技术背景的产品人望而生畏。本文用通俗类比+产品视角，帮你拆解技术底层逻辑，掌握与算法团队高效协作的关键，避免陷入‘技术黑箱’的困境。
Transformer亲爹痛斥：当前AI陷死胡同，微调纯属浪费时间！
就在整个行业沉迷于参数军备竞赛与昂贵的微调时，Transformer架构的奠基者之一却投下了一枚重磅炸弹。他直言不讳地指出，当前以数据为中心的AI发展路径正陷入死胡同，对单一任务进行海量数据的微调或许只是在重复制造昂贵却僵化的‘专家傻子’。这篇文章将带您深入剖析其核心观点，并思考AI的未来究竟是继续堆砌数据，还是需要一次根本性的范式革命。
从商业问题到智能决策：逻辑回归的完整产品化实战
知识付费平台如何用逻辑回归破解转化率难题？本文将带你深入AI产品化的实战场景，从商业痛点的数据化定义到特征工程的业务直觉运用，揭示如何将简单的算法转化为精准的增长引擎。重点剖析逻辑回归的可解释性优势、特征交互的深层价值，以及在精确率与召回率之间的关键业务权衡。
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多模态项目里，人真正的价值：把“感觉”翻译成模型能学的东西
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Futures_ML——机器学习在期货量化交易中的应用与实践
在期货量化交易的复杂世界中，机器学习正逐步从“概念”走向“工具”。本文聚焦Futures_ML的实战应用，从策略构建到模型迭代，揭示技术如何在真实交易场景中释放价值。
