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。
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。
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。
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。
420 个真实 SKU、六品类人工评分实测:AI 生成商品标题和规格表可直接发布率达 88% 与 82%,五点卖点 62%,详情页仅 41.5%;关键失败不在文笔,在模型把区间和容差抹平成单点值。附四层流水线与硬校验方案。