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- @weixin_42530284
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统一大模型评估体系（维度+指标）
也对齐你这次提到的“指令遵循与泛化能力”、“ERNIE 4.5 多模态跨场景适应性”。也对齐你这次提到的“指令遵循与泛化能力”、“ERNIE 4.5 多模态跨场景适应性”。对应你这次单独强调的“多样性”，也和上次的“创作能力”“可控生成”有关。对应你这次单独强调的“多样性”，也和上次的“创作能力”“可控生成”有关。对应你提到的“可解释性”，也与上次的“安全性/幻觉控制”有关。对应你提到的“可解释性
RAG（检索增强生成）局限性的全面解析
摘要：RAG技术面临检索、推理、生成、工程和应用适配五大核心局限。检索环节存在数据预处理、召回排序和知识库维护难题；上下文窗口限制导致复杂推理能力不足；生成阶段易出现信息冗余和幻觉风险；工程落地面临高成本和多组件协同挑战；应用场景适配性有限。缓解方案包括优化检索策略（如GraphRAG）、降低工程复杂度、选用专用大模型等.
统一大模型评估体系（维度+指标）
也对齐你这次提到的“指令遵循与泛化能力”、“ERNIE 4.5 多模态跨场景适应性”。也对齐你这次提到的“指令遵循与泛化能力”、“ERNIE 4.5 多模态跨场景适应性”。对应你这次单独强调的“多样性”，也和上次的“创作能力”“可控生成”有关。对应你这次单独强调的“多样性”，也和上次的“创作能力”“可控生成”有关。对应你提到的“可解释性”，也与上次的“安全性/幻觉控制”有关。对应你提到的“可解释性
到底了