在模型的加持下，掌握知识的广度和准确度变得重要

模型赋能下，人掌握模型后，知识广度决定能否触达多领域应用场景，避免局限；知识准确度则是筛选模型输出、修正偏差的核心，防止错误结论。二者共同保障模型价值高效落地，是提升人-模型协作效能的关键。