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64笔超1亿美元融资！从这16家“新晋AI顶流”，看懂硅谷的新逻辑
2025 年美国 AI 创投告别 “广撒网” 转向重注，大额融资头部化趋势显著，资本主要涌向 AI 底层基础设施重构和高价值行业核心业务流两大主线，还涌现出一批覆盖芯片、医疗、防务、科学研究等领域的优质初创公司，AI 的价值正从潜在可能转化为实际生产力。
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LLM 产品研发中调 Prompt 常出现 “按下葫芦浮起瓢” 的问题，而靠 “凭感觉测” 的体感测试，因大模型的非确定性和 Prompt 的高度耦合性，根本无法保障模型效果。本文直击这一痛点，详解 AI 产品自动化评估体系的从 0 到 1 搭建方法，包括构建黄金数据集、设计评估指标、引入 LLM-as-a-Judge 三大核心步骤，还阐述了产品经理在评估体系中的核心价值与进阶工作，指出这套体系是告别玄学调优、构建 AI PM 认知护城河的关键，更是 AI 产品科学迭代的基础。
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
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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漫剧到底是不是真市场
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