慢半拍慢半拍
发表于 2026-9-14 01:36:03
关键还是数据质量，模型再强喂垃圾也是白搭。这套方案在数据量大的时候表现如何？
隔壁老王煮酒
发表于 2026-9-14 12:14:39
关键还是数据质量，模型再强喂垃圾也是白搭。
竹里浅夏
发表于 2026-9-15 02:17:52
真正的成本在维护，模型换代太快，跟进要持续投人。
闲云
发表于 2026-9-15 14:23:16
提示词工程能解决一部分，但解决不了根本的领域知识问题。
拾光观星
发表于 2026-9-15 21:24:52
延迟和成本这两项是硬指标，演示好看但扛不住量。想问下上线之后效果有回落吗？
夜雨记事
发表于 2026-9-16 11:28:05
落地最大的阻力往往不是技术，是部门之间的配合。
秋刀小筑
发表于 2026-9-17 01:00:18
数据不出域的要求让很多方案直接不可行，这点要提前考虑。想请教下你们实际用下来最不满意的是什么？
半盏笔记
发表于 2026-9-17 15:15:55
推理成本算下来并不低，规模化之前得先把这块压下去。
榴莲铺子
发表于 2026-9-17 21:06:42
最容易被忽略的是评估环节，没有好的评测集根本没法优化。有没有踩过什么比较大的坑？
慢半拍笔记
发表于 2026-9-17 21:07:42
真正跑通的案例里，投入的人力成本往往被忽略不计了。有对比过同类的其他方案吗？