本地推理生产运维实战：124 次压测，把冷启动、显存水位和降级链路这四件事立起来才敢上线
124次压测告诉你，Ollama默认配置上不了生产。瓶颈是默认配置的批处理、显存策略、冷启动与可观测性四点，没有一项靠换模型能解决。本文给出四层监控与降级链路、冷启动压到12秒的三个动作和三条运维红线。
企业 AI 选型实战：11 周从 23 个候选筛到 6 个上线，分数最高的两个候选是在极限测试冻死掉的
11周从23个候选筛到6个上线。本文不写哪个工具最好，只写一套可复用的选型方法：四轮筛法怎么设截止条件、六类场景为什么不能用同一把尺子量，以及让选型可逆、可退、可复盘的三条架构与合同做法。
Agent 上下文工程实测：820 万 token 的代价，超过临界点后上下文越长，任务成功率反而越低
820万token实测告诉你：1M窗口没有消灭检索问题，只是把成本放大了12倍。Agent的核心故障是中间遗忘与噪声累积，这两者在32K就已存在。本文给出上下文工程四件套、每条的真实收益，以及长上下文三个诚实的适用边界。
AI 推理降本实测：2140 万次请求、92 天模型分流改造，月成本降 77.9%，最大的节省反而不是换模型
对10条生产工作流做92天模型分流改造，覆盖2140万次真实请求，月推理成本降下77.9%。收益取决于流量形状而非开源强度；中间只存在一个70B甜点档；而最大的隐藏节省藏在vLLM显存与批处理调优里，顺序反了整个账都会算错。
AI 预算与 ROI 趋势：190 家企业四季度账本，支出占比翻倍但可审计收益几乎没动
过去一年 AI 预算占比从 3.8% 翻到 8.7%，实际调用量只增长 41%。用 190 家企业四季度支出账本，拆解预算错配在哪里、12.6% 岗位替代究竟替代了什么、以及让预算悄悄通胀的三个来源。现在的问题已不是能不能做，是敢不敢复盘。
本地部署大模型实战：14 台机器实测，决定能不能用的不是显存，是 KV cache、上下文和量化位宽
Ollama 一条命令不代表真能用。14 台主机、三类真实负载端到端实测：7B 到 32B 量化精度曲线、长文档下 KV cache 的显存占用、Mac 与 NVIDIA 的分界，以及什么时候该从 Ollama 换 vLLM。显存只决定能不能进，后三项决定跑不跑得动。
AI 会议纪要实测：320 场真实会议，行动项召回率 71.6%，责任人识别只有 58.4%
转写准确率早已不是瓶颈，行动项抽取才是。320 场真实会议核对四款主流 AI 纪要工具，整体召回率 71.6%，责任人识别准确率只有 58.4%。会议越结构化抽得越准，越开放越崩。本文拆解四类系统性漏提取，并给出不换工具、把召回率提到 88.1% 的三段式改法。
AI 编程返工实测：380 个 PR 回溯 12 周，41.3% 返工率里七成不是 bug，是命名和重复实现
把 380 个 AI 辅助生成的 PR 回溯 12 周统计返工，结论 41.3% 的 PR 回过工。意外的不是返工率高，而是原因结构：功能缺陷只占 28.7%，其余七成是命名含糊、重复实现、抽象错位。文中给了可复用的返工四分类口径和四条把返工率压到 24.7% 的工作流规则。
42 个企业 AI 项目复盘：45.2% 成功率背后，第一死因不是模型不行
把 42 个企业 AI 项目重新算账：19 个成功、8 个僵尸、15 个失败，成功率 45.2%。内部知识检索 63.6% 最容易成，流程自动化 Agent 全军覆没；15 个失败项目里 9 个的第一死因是成功标准没对齐。
给自己家的 RAG 客服投毒：240 次提示注入实测，默认配置下 37.9% 成功
给自己的 RAG 客服 Agent 投毒，用 240 条贴近真实渠道的注入样本测出：默认配置下 37.9% 成功，对话型比文档型更危险，混在正常文本里的隐性注入成功率是显性的两倍。本文拆解越权读、越权写、外传三级的真实比例。
模型知识截止探针集实测：120 道时效题，只有一半模型承认自己「不知道」
120 道答案全部落在训练截止日之后的时效题，测出六款主流模型的真实知识边界：平均约五成承认不知道，三成自信答错，还有 11.1% 把 2024 年旧闻当新闻讲。越热门的话题错得越自信，中文模型的时差表现也明显不同。
240 个真实 Figma 帧交给 AI 转代码，可直接交付率只有 58.3%：卡住交付的不是还原度，是断点、无障碍和 design token
240 个真实 Figma 帧交给 AI 转代码后逐帧验收：视觉还原 88.6 分已不是瓶颈，响应式 71.4 分、无障碍仅 46.9 分才是卡住交付的原因，可直接交付率只有 58.3%。本文拆解断点值不符、焦点丢失、魔法数字三类失败，并给出四步流水线与可直接复用的验收清单。