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AI,个人随笔
如何提升大模型LLM回答的准确率

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随着 LLM 在各类产品中广泛应用,如何提升其输出的准确率,已成为产品经理与技术团队绕不开的核心问题。本文将从提示词设计、系统架构、评估机制等多个维度出发,拆解影响 LLM 准确率的关键因素,并提供可落地的优化策略,帮助你打造更可靠、更可控的 AI 产品体验。
当定性分析可以被量化:我用AI钉钉,攻克了用户研究中最头疼的难题

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定性访谈、用户反馈、行为观察……信息量巨大,却难以系统化分析。但如果这些碎片化认知可以被量化处理,洞察效率将发生质变。本文作者通过 AI 钉钉搭建自动化工作流,把用户研究中的定性数据转化为结构化洞察,不仅提升了分析效率,更让“模糊感知”变成“可验证结论”。
AI,个人随笔
新手入门提示词工程第2篇–图像提示词与对话提示词的思维模式辨析

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提示词工程不只是“写一句话让AI动起来”,而是一种对模型行为的深度引导。尤其在图像生成与对话交互这两大场景中,提示词的设计逻辑截然不同:一个偏视觉构图,一个偏语义引导。新手常常混用思维方式,导致效果不佳甚至完全失效。本文将从底层认知出发,拆解图像提示词与对话提示词的差异,帮助你建立更清晰的提示词设计框架,少踩坑、快上手。
AI
揭秘Vibe Coding类产品:AI是如何从“聊天”进化到“实干”的?

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本文旨在为广大AI产品经理及科技爱好者揭开“Vibe Coding”神秘的面纱。我们将层层深入,探究AI是如何从一个只能“聊天”的大语言模型,一步步获得感知环境、操作文件的“手脚”,最终进化到能够理解复杂部署流程、打通从编码到上线的“最后一公里”。理解其工作原理,不仅能帮助我们消除不必要的焦虑,更能启发我们如何更高效地利用这些强大的工具。