少样本提示（Few-shot Prompting）
给 AI 看两三个例子再让它干活——“照这个样子来”，比空口描述要求管用得多。让输出格式稳定、文风到位的实用技巧，零成本即时生效。…
1 次浏览算法偏见（Algorithmic Bias）
AI 的“有色眼镜”——训练数据里的偏见被模型学走甚至放大，让某些群体被系统性亏待。AI 公平性问题的核心概念。…
8 次浏览MCP（模型上下文协议）
AI 世界的“USB 接口”——以前每接一个工具都要定做一根线，MCP 定了统一插口：AI 一次接入，所有支持的工具即插即用。2025 年起的事实标准。…
8 次浏览盲测评估（Blind Evaluation）
撕掉标签再打分——评审不知道回答来自哪个模型，位置与品牌偏见少一半，竞技场与企业选型都在用的公平手段。…
11 次浏览System Prompt（系统提示词）
你没写过、但 AI 已经先读过的“幕后剧本”。产品方用它规定 AI 的性格、语气和行为边界，你看到的每一个“有性格”的 AI 背后都有它。想知道你的 AI 为什…
14 次浏览红队测试（Red Teaming）
雇一队“职业挑刺的”——发布前专门想方设法让 AI 说错话、泄密、越界，把漏洞自己先找完。大模型发布流程的标配安全环节。…
16 次浏览测试时计算（Test-time Compute）
“多想一分钟再答题”的算力化——遇到难题让模型多思考、多尝试、多验证，用推理时的算力换正确率，推理模型的技术内核。…
19 次浏览课程学习（Curriculum Learning）
先易后难的教学法——训练时把数据从简单到难排序喂给模型，像小学到大学的课程表，让学习过程更稳、收敛更顺。…
17 次浏览灰度发布与回滚（AI 功能上线）
AI 功能的“安全带”——新模型或新提示词先放小比例流量，看质量与业务指标再放量，不对劲一键回旧版，AI 上线的必备章节。…
19 次浏览模型当裁判（LLM-as-a-Judge）
用 AI 给 AI 批卷子——强模型按准则给回答打分排序，评测成本砍一个数量级，但要先治好位置、长度、自恋三大偏见。…
12 次浏览结构化输出（Structured Output）
让 AI 按表格或 JSON 的固定格式交作业——程序能直接读，不用从一堆散文里抠数据。AI 接入业务系统的必备能力。…
18 次浏览AI 宠物应用（养宠助手）
铲屎官的“随身顾问”——拍照识别品种体态、疫苗驱虫日历提醒、行为答疑一站搞定，养护参考而不是替代兽医。…
19 次浏览数学评测（GSM8K 类）
给 AI 出数学卷子——从小学应用题、奥赛到研究级难题，答案唯一、自动判分，是检验模型“真推理”能力的首选考场。…
17 次浏览指令遵循（Instruction Following）
听不听话的量化分——你说“用三句话、表格形式、别用感叹号”，模型能不能一条条做到，就是指令遵循能力。…
32 次浏览AI 质检（工业视觉质检）
生产线上的不知疲倦的眼睛——每秒扫过产品找划痕、缺陷、装配错漏，比人眼稳定，比抽检覆盖全，是制造业 AI 最成熟的落地。…
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