法律专家是数据的“灵魂”：标注数据时一定要有律师参与，否则会把“连带保证责任”标成“一般保证责任”（两者的法律后果完全不同）；不要追求“大而全”：先聚焦一个细分领域（比如离婚纠纷），把数据做深做透，再扩展到其他领域（比如合同纠纷）；数据版本管理很重要：每批数据都要记录“标注人员、标注规则、校验结果”，避免后续模型训练出现“数据漂移”。不要盲目追求“大模型”：10亿参数的LawBERT比1750亿参

随着人工智能技术的飞速发展，AI模型在各个领域都取得了显著的成果，特别是在计算机视觉领域。然而，视觉空间问题仍然是一个具有挑战性的研究方向。本文的目的在于深入探讨AI模型在视觉空间问题上可能的突破点，涵盖从基础概念到实际应用的多个层面。研究范围包括但不限于常见的视觉空间任务，如目标检测、语义分割、三维重建等，以及相关的算法、数学模型和实际案例。本文将按照以下结构展开：首先介绍核心概念与联系，为后续

用户发起修改请求 → AI询问订单号 → 用户提供订单号 → AI确认修改内容（比如改地址、改菜品） → AI提交修改申请 → 用户确认 → 流程结束。

AI原生应用：以AI模型为核心功能，用户价值直接来自AI的输出（而非功能按钮）。比如ChatGPT（生成回答）、TikTok（推荐内容）、MidJourney（生成图像）、Copilot（生成代码）。传统APP：以“功能流程”为核心，用户价值来自“完成某个任务”（比如电商APP的“下单”、社交APP的“发朋友圈”）。维度传统APPAI原生应用核心驱动用户主动操作（点按钮、填表单）AI决策→用户反馈

你是否遇到过这样的场景？用智能音箱订电影票时，它突然问：“您想看几点的？”你回答“晚上7点”后，它又追问：“选哪个影院？”这就是典型的多轮对话。单轮对话（如“今天天气如何？”）只需一步完成，但复杂任务（订酒店、故障报修）需要多轮交互。本文将聚焦“对话管理”这一核心技术，解释它如何让AI像人类一样“记住”对话历史、“理解”用户需求、“规划”下一步回复。本文将按照“场景引入→核心概念→技术拆解→实战案

科学理论的构建与推理是推动科学进步的核心过程。传统的科学研究方法往往依赖于科学家的个人经验、专业知识和有限的数据。然而，随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，传统方法在处理海量数据和复杂关系时面临着巨大的挑战。大模型作为一种强大的人工智能技术，具有强大的语言理解、知识融合和推理能力，为科学理论的构建与推理提供了新的思路和方法。本文旨在探讨大模型在科学理论构建推理中的辅助作用，分析其原理、应用场

在当今复杂的计算环境和应用场景中，单个AI Agent的能力往往受到限制。实现AI Agent的多Agent协作能力的目的在于通过多个Agent之间的协同工作，充分发挥各自的优势，提高整体系统的性能和效率，以解决更为复杂的问题。本文章的范围涵盖了多Agent协作的核心概念、算法原理、数学模型、项目实战以及实际应用场景等方面，旨在为读者提供全面且深入的技术指导。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍多

意图识别不准：用户说“我的快递没到”，系统要能准确识别是“查询物流”还是“申请退款”；无法处理逻辑组合：用户问“未收到货能不能退款”，系统要能结合“物流状态”和“退款规则”给出结论；缺乏可解释性：系统要能说明“为什么能退款”（比如“因为你的订单未送达且在7天内”）。

基于现状评估，我们制定了SMART改造目标准确性：政策问题准确率提升至90%以上；完整率：复杂问题（如社保转移、户籍办理）的信息完整率提升至95%；合规率：敏感信息脱敏率100%，且符合《个人信息保护法》要求；多轮对话能力：上下文理解准确率提升至85%（能记住前3轮对话内容）；易用性：语言通俗化率（用“大白话”代替专业术语）提升至90%。同时，我们明确了非功能性需求提示模板可维护（政府工作人员无需

多租户设计是指在软件架构中，一个实例可以为多个租户提供服务，每个租户在逻辑上是隔离的。对于 AI 系统而言，多租户设计尤为关键。一方面，AI 开发和部署成本高昂，多租户模式能够分摊成本，让更多企业能够使用 AI 服务。另一方面，随着 AI 应用场景的不断拓展，不同行业、不同规模的企业都有使用 AI 的需求，多租户设计可以满足多样化的需求。然而，在实际的架构评审过程中，多租户设计面临着诸多挑战，如数