引言向大模型提问时，偶尔会遇到拒绝：它说不能回答这个问题，或者只给出一部分答案。用户常常感到困惑，明明是一个普通问题，为什么会被拒绝？拒绝背后不是模型“不想回答”，而是多层规则共同作用的结果。理解这些
引言智能体最吸引人的承诺，是把一个目标交代下去，它自己拆解步骤、调用工具、一路执行到底。但用过的人都知道，多步任务常常在中途走偏：第一步理解错了，后面的步骤就沿着错误的方向越走越远；中间某一步调用错了
引言用同一句提示词生成图片，多抽几次，结果往往各不相同：构图变了、颜色变了，有时连主体都换了模样。有人因此觉得提示词是玄学，靠运气撞出好图。其实这种不稳定性有明确的成因，理解它，才能从“碰运气”走向“
引言只需要一小段录音，AI 就能克隆出一个人的声音，读出他从未说过的话。这项技术本身并不复杂，难的是它带来的问题：声音属于谁？未经同意使用别人的声音，算不算侵权？当克隆的声音逼真到连亲友都分辨不出时，
引言微调是让通用大模型适应特定任务最常用的办法：用一批领域数据再训练一轮，模型在该领域的表现往往立刻提升。于是很多人默认，微调是只赚不赔的买卖。但用过微调模型的人会发现，事情没有那么简单：它在目标任务
引言模型能一次读入的内容越来越多，从几千字到几十万字，宣传上这被说成是记忆力的飞跃。直觉上，能读的东西越多，回答应该越好：整本书、整个项目、全部聊天记录都可以一次塞进去。但实际用下来，很多人发现，窗口
引言大模型有一个众所周知的短板：它只知道训练截止之前的东西，回答问题时凭的是参数里压缩的知识，遇到企业内部文档、最新制度、个人资料这类训练语料里没有的内容，就只能靠猜。检索增强生成的做法，是在回答之前
引言AI已经能写出像模像样的歌曲：旋律通顺、编曲完整、风格鲜明，乍一听很难分辨是否出自人类之手。但随之而来的争议也越来越尖锐：这到底是创作，还是高级模仿？当AI学会了某种风格，它产出的音乐算不算原创？
引言自动驾驶在常规路况下已经表现得相当稳健：车道保持、跟车、变道、识别红绿灯，这些场景的可靠性不断提高。但行业里常说的一句话是：最后百分之几的场景，占用了绝大部分的精力。这就是自动驾驶的长尾问题：罕见
引言每次向AI提问、上传文件、让它记住偏好，你都在交出一部分数据。这些数据去了哪里、被如何使用、能保存多久，是很多人关心却很少追问的问题。AI产品的隐私问题之所以复杂，是因为数据流动的环节比传统软件更
