Category: AI感悟

大模型能高效处理文本、图像等非结构化数据，整合零散且不对称的信息；打破不同信息云的数据阻隔，实现协同…

在陌生领域用模型探索时，个人知识不足易导致交互和引导偏误。当前模型仅具服务属性，以满足指令为核心，训…

大模型单次协助易成“一次性成功”，因过程依赖临时交互，未沉淀可复用逻辑。需将其拆解为明确的需求输入、…

基层借模型工具提质增效后，管理体系成新瓶颈。旧流程、目标与资源分配难匹配高效能，易致决策慢、协作耗。…

传统软件开发中，核心逻辑外需额外投入界面开发、防错设计等非核心工作，而vibe coding能省却这…

RAG 依赖检索召回信息，但该信息脱离长上下文易致理解偏差。而理解事物需记忆与推理协同，Vibe C…

不同AI模型因架构、训练数据差异，适配场景的泛化逻辑不同。比如部分模型擅通用场景，却难满足垂直领域精…

不同指导框架为模型设定不同工作逻辑与执行路径，直接影响模型输出效果。框架导引功能若不足，易导致模型方…

AI跨领域学习辅助性突出，依托迁移学习等技术，无需目标领域大量数据。仅需少量示例，就能提取源领域核心…

AI若在某领域验证可行路径，其迭代与应用会呈加速态势。因AI无生理局限，能持续优化算法、处理海量数据…