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- [思维链](https://baihua-ai.com/glossary/chain-of-thought/): 思维链让模型生成中间步骤，在部分推理任务上能提升表现，但生成过程仍可能连贯而错误。
- [提示词缓存](https://baihua-ai.com/glossary/prompt-caching/): 提示词缓存会复用近期请求中完全相同的输入前缀，命中效果取决于长度门槛、前缀稳定性与有效期。
- [提示词注入](https://baihua-ai.com/glossary/prompt-injection/): 提示词注入是输入内容用意外指令影响模型，恶意要求也可能藏在网页、邮件、文件或图片里。
- [推测解码](https://baihua-ai.com/glossary/speculative-decoding/): 推测解码用快速辅助模型生成候选，再由主模型验证，在保持主模型输出分布的同时尝试降低生成延迟。
- [文档切块](https://baihua-ai.com/glossary/document-chunking/): 文档切块把长内容拆成可嵌入和检索的片段，块长、重叠、标题与解析质量都会影响知识库回答。
- [小语言模型](https://baihua-ai.com/glossary/small-language-model/): 小语言模型通常用较少参数降低部署门槛和推理成本，具体能力仍需按任务、硬件、上下文与安全要求评测。
- [一人公司](https://baihua-ai.com/glossary/opc/): 一人公司不是没有成本，而是把重复劳动交给流程，人只做判断和收口。
- [郑州算力](https://baihua-ai.com/glossary/zhengzhou-suanli/): 郑州算力是本地基础设施话题，有政策和集群，但不等于每家公司都该自建。
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- [知识蒸馏](https://baihua-ai.com/glossary/knowledge-distillation/): 知识蒸馏让学生模型学习教师模型的输出分布或示范数据，以较小模型承担部署，但能力差距需要单独评测。
- [重排](https://baihua-ai.com/glossary/reranking/): 重排是在关键词、向量或混合检索之后，对已有候选按查询相关性重新排序，常用于改善 RAG 的上下文质量。
- [AI红队](https://baihua-ai.com/glossary/ai-red-teaming/): AI 红队通过人工、自动或混合对抗测试寻找模型和应用风险，发现样例后还需修复、系统评测与持续复测。
- [AI护栏](https://baihua-ai.com/glossary/ai-guardrails/): AI护栏通过内容分类、敏感信息识别和业务主题规则检查输入输出，无法替代权限控制与人工审批。
- [AI获客](https://baihua-ai.com/glossary/ai-huoke/): AI获客讨论的是生成式搜索里被提到或引用，不是传统广告投放的改名。
- [AI内训](https://baihua-ai.com/glossary/ai-neixun/): AI内训有没有用，要看课后能不能独立完成原来要人做的具体任务。
- [AI陪跑](https://baihua-ai.com/glossary/ai-peipao/): AI陪跑强调持续跟进真实任务，不只是培训或卖一套工具。
- [DPO](https://baihua-ai.com/glossary/dpo/): DPO 直接用优选与淘汰答案训练语言模型，省去单独的奖励模型和强化学习步骤，结果仍取决于偏好数据。
- [FlashAttention](https://baihua-ai.com/glossary/flash-attention/): FlashAttention 用 IO 感知分块减少 GPU 显存与片上内存之间的数据搬运，在不近似注意力结果的前提下节省显存并加速。
- [GEO获客](https://baihua-ai.com/glossary/geo-huoke/): GEO获客没有官方保证排名，靠的是可核对的内容和清晰实体。
- [KV缓存](https://baihua-ai.com/glossary/kv-cache/): KV 缓存保存各层既有 token 的 key 与 value，减少逐 token 生成中的重复计算，同时占用随上下文增长的内存。
- [LoRA](https://baihua-ai.com/glossary/lora/): LoRA 通过训练低秩矩阵来表示模型权重改变量，减少微调时需要训练和保存的参数。
- [MCP](https://baihua-ai.com/glossary/mcp/): MCP 是连接 AI 应用与外部资料、提示和工具的开放协议，具体权限与确认规则仍由接入应用负责。
- [OCR](https://baihua-ai.com/glossary/ocr/): OCR 是把扫描件或照片中的字符识别成机器可读文字，质量受分辨率、方向、版面和图像缺陷影响。
- [PagedAttention](https://baihua-ai.com/glossary/paged-attention/): PagedAttention 通过块表把逻辑 KV 缓存映射到非连续物理块，减少显存碎片并支持更高效的请求共享。
- [混合检索](https://baihua-ai.com/glossary/hybrid-search/): 混合检索结合全文搜索的精确匹配与向量搜索的语义匹配，常用 RRF 等方法融合排序。
- [GraphRAG](https://baihua-ai.com/glossary/graphrag/): GraphRAG 从文本中抽取实体与关系并生成分层社区摘要，用于回答跨段落关系与全局主题问题。
- [语义缓存](https://baihua-ai.com/glossary/semantic-cache/): 语义缓存将请求向量化并搜索相近的历史请求，命中后复用回答，以减少模型调用和等待。
- [生成式AI可观测性](https://baihua-ai.com/glossary/genai-observability/): 生成式 AI 可观测性用调用轨迹、用量、耗时和错误等信号还原模型应用的运行过程，并控制敏感正文的采集。
- [Grounding](https://baihua-ai.com/glossary/grounding/): Grounding 将公开搜索或企业资料作为模型回答依据，帮助减少无来源内容并支持出处核验。
- [模型卡](https://baihua-ai.com/glossary/model-card/): 模型卡是随模型发布的说明文档，记录预期用途、训练资料、评测方法、结果和已知限制。
- [LLM评审](https://baihua-ai.com/glossary/llm-as-a-judge/): LLM评审用大模型评价生成内容，适合扩大开放题评测规模，但需要校准位置、长度和自我偏好。
- [上下文工程](https://baihua-ai.com/glossary/context-engineering/): 上下文工程持续选择和整理进入模型的指令、工具说明、历史消息与外部资料，以减少无关内容干扰。
- [测试时计算](https://baihua-ai.com/glossary/test-time-compute/): 测试时计算在模型回答阶段追加推理、候选和验证，以提高部分难题表现，同时增加延迟与算力成本。
- [智能体记忆](https://baihua-ai.com/glossary/agent-memory/): 智能体记忆保存会话历史或跨会话信息，并通过筛选、压缩和检索把相关内容带回当前任务。
- [HyDE](https://baihua-ai.com/glossary/hyde/): HyDE先根据问题生成假设文档，再将它编码成向量，从真实语料中检索相似文档。
- [后期交互](https://baihua-ai.com/glossary/late-interaction/): 后期交互先独立编码查询与文档，再计算细粒度匹配，文档表示可以提前保存，ColBERT是代表方法。
- [套娃嵌入](https://baihua-ai.com/glossary/matryoshka-embeddings/): 套娃嵌入通过同时训练完整向量及多个截短前缀，让同一表示能在不同维度下用于检索等任务。
- [测试集污染](https://baihua-ai.com/glossary/test-set-contamination/): 测试集污染是评测资料进入模型训练的现象，会使记忆与泛化难以区分，检测结果需要注明方法和范围。
- [灾难性遗忘](https://baihua-ai.com/glossary/catastrophic-forgetting/): 灾难性遗忘是模型继续训练新任务时原有能力退化的现象，需要在可比较条件下检查训练前后的旧任务表现。
- [ReAct](https://baihua-ai.com/glossary/react/): ReAct是一种让语言模型交替推理和行动的方法，工具观察会进入下一轮判断，适合需要连续查资料或操作环境的任务。
- [自洽性解码](https://baihua-ai.com/glossary/self-consistency-decoding/): 自洽性解码会采样多条思维链并汇总一致答案，能改善部分推理任务，也会增加生成成本。
- [倒数排名融合](https://baihua-ai.com/glossary/reciprocal-rank-fusion/): 倒数排名融合按文档在多个结果列表中的名次重新计分，常用于合并关键词与向量检索结果。
- [最大边际相关性](https://baihua-ai.com/glossary/maximal-marginal-relevance/): 最大边际相关性逐项选择候选，同时考虑查询相关性和与已选内容的重复程度。
- [模型汤](https://baihua-ai.com/glossary/model-soups/): 模型汤把多个同源微调模型的权重平均成单个模型，常见做法包括均匀模型汤和按验证结果选择的贪心模型汤。
- [中间丢失](https://baihua-ai.com/glossary/lost-in-the-middle/): 中间丢失指模型处理长上下文时，相关信息位于输入中部的表现常低于位于开头或结尾。
- [思维树](https://baihua-ai.com/glossary/tree-of-thoughts/): 思维树让模型生成、评估并选择多个中间状态，用树搜索探索不同推理路径。
- [自我修正](https://baihua-ai.com/glossary/self-refine/): 自我修正让模型对初稿生成反馈并继续修订，效果取决于反馈质量、停止条件和外部验证。
- [迎合性](https://baihua-ai.com/glossary/sycophancy/): 迎合性指模型为了符合用户观点或偏好而改变回答，有时会把正确答案改成错误答案。
- [模型坍缩](https://baihua-ai.com/glossary/model-collapse/): 模型坍缩是多代模型递归学习生成数据时发生的退化，真实分布的尾部信息会逐步丢失。
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- [激活感知权重量化](https://baihua-ai.com/glossary/awq/): 激活感知权重量化用校准输入识别重要权重通道，并通过等价缩放降低低比特量化误差。
- [GRPO](https://baihua-ai.com/glossary/grpo/): GRPO用同一道题多份输出的相对奖励训练策略模型，省去独立价值模型，但增加在线采样与奖励设计压力。
- [激活检查点](https://baihua-ai.com/glossary/activation-checkpointing/): 激活检查点释放部分前向中间张量，并在反向传播时重算，用更多计算时间换较低训练显存。
- [语义熵](https://baihua-ai.com/glossary/semantic-entropy/): 语义熵先把多次回答按含义归组，再估计含义分布的不确定程度，可用于发现一部分随采样变化的编造。
- [张量并行](https://baihua-ai.com/glossary/tensor-parallelism/): 张量并行把同一模型层的矩阵与注意力头分到多张 GPU，降低单卡容量压力，同时引入频繁的集合通信。
- [上下文并行](https://baihua-ai.com/glossary/context-parallelism/): 上下文并行沿序列长度切分输入和激活，降低单卡长上下文内存压力，注意力阶段仍要跨设备交换键和值。
- [专家并行](https://baihua-ai.com/glossary/expert-parallelism/): 专家并行把 MoE 专家分散到多张 GPU，降低单卡权重占用，同时带来 Token 分发、回收与负载不均问题。
- [分块预填充](https://baihua-ai.com/glossary/chunked-prefill/): 分块预填充把长输入分多轮建立 KV 缓存，使预填充与解码可以穿插调度，并用块大小调节首词元和逐词延迟。
- [首词元延迟](https://baihua-ai.com/glossary/time-to-first-token/): 首词元延迟衡量请求发出到第一个可见输出到达的等待，通常包含排队、预填充、采样和网络传输。
- [预填充解耦](https://baihua-ai.com/glossary/prefill-decoding-disaggregation/): 预填充解耦把输入处理和逐词生成分给不同设备，使两段能按各自延迟目标扩容，同时增加 KV 缓存传输与放置要求。
- [KV缓存量化](https://baihua-ai.com/glossary/kv-cache-quantization/): KV 缓存量化以低比特格式保存注意力的 Key 与 Value，可降低长上下文和高并发的显存占用，但量化维度与算子实现会影响误差和速度。
- [Medusa](https://baihua-ai.com/glossary/medusa/): Medusa 用多个预测头产生后续 Token 候选，并以树注意力并行验证，减少完整模型的解码轮数。
- [多词元预测](https://baihua-ai.com/glossary/multi-token-prediction/): 多词元预测用共享模型主干和多个输出头同时预测未来位置，可作为训练辅助目标，并为自推测解码提供候选。
- [深度混合](https://baihua-ai.com/glossary/mixture-of-depths/): 深度混合为部分 Transformer 层设定 Token 容量，由学习到的路由器选择哪些位置参与注意力和 MLP，在固定预算内动态分配计算。
- [RMSNorm](https://baihua-ai.com/glossary/rmsnorm/): RMSNorm 用均方根缩放激活，去掉 LayerNorm 的中心化计算，可维持相近训练表现，实际速度取决于模型结构与内核实现。
- [SwiGLU](https://baihua-ai.com/glossary/swiglu/): SwiGLU 用两路输入投影、Swish 激活和逐元素乘法组成门控前馈层，比较效果时应对齐参数量与训练计算。
- [ALiBi](https://baihua-ai.com/glossary/alibi/): ALiBi 把与位置距离成比例的线性偏置加到注意力分数中，可让短序列训练的模型外推到更长输入。
- [YaRN](https://baihua-ai.com/glossary/yarn/): YaRN 结合分段 RoPE 插值与注意力缩放，用少量继续训练扩展上下文窗口，长文利用能力仍需单独评测。
- [滑动窗口注意力](https://baihua-ai.com/glossary/sliding-window-attention/): 滑动窗口注意力限制每层直接关注的历史范围，使注意力计算和 KV 缓存更可控，远距离信息需经过多层传播。
- [多查询注意力](https://baihua-ai.com/glossary/multi-query-attention/): 多查询注意力保留多个 Query 头，共用单组 Key 和 Value，以减少增量解码的 KV 缓存与带宽需求。
- [多头潜在注意力](https://baihua-ai.com/glossary/multi-head-latent-attention/): 多头潜在注意力把 Key 和 Value 联合压到低维向量，并拆出 RoPE 位置部分，用较小 KV 缓存保留多头计算。
- [DeepNorm](https://baihua-ai.com/glossary/deepnorm/): DeepNorm 修改 Post-LN Transformer 的残差缩放和权重初始化，用于约束模型更新幅度并稳定超深网络训练。
- [最大更新参数化](https://baihua-ai.com/glossary/maximal-update-parametrization/): 最大更新参数化按网络宽度调整初始化、学习率和注意力缩放，使小模型上调出的部分超参数可迁到大模型。
- [FP8](https://baihua-ai.com/glossary/fp8/): FP8 包括 E4M3 和 E5M2 等 8 位浮点格式，常在混合精度训练中减少矩阵乘法的存储与带宽，并依靠逐张量缩放保持数值稳定。

## 文章
- [DeepNorm 改残差缩放与初始化，千层实验仍来自机器翻译](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-18-deepnorm改残差缩放与初始化-千层实验仍来自机器翻译/): DeepNorm 在 Post-LN Transformer 中放大残差支路并缩小部分初始权重，用来稳定超深模型；原论文的千层结果主要是翻译实验。
- [FP8 用两种格式训练模型，省位宽还要逐张量缩放](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-18-fp8用两种格式训练模型-省位宽还要逐张量缩放/): FP8 常用 E4M3 保存权重和激活，用 E5M2 保存梯度；乘法累加、归一化和更新仍会使用更高精度，逐张量缩放是稳定性的关键。
- [MLA 把 KV 压进低维向量，省显存还靠专用实现](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-18-mla把kv压进低维向量-省显存还靠专用实现/): 多头潜在注意力用低秩联合压缩缩小 KV 缓存，并把 RoPE 的位置部分拆开；论文收益需要合适推理内核才能兑现。
- [μP 让小模型超参数迁到大模型，能迁什么要先分清](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-18-mup让小模型超参数迁到大模型-能迁什么要先分清/): 最大更新参数化调整不同宽度下的初始化和学习率缩放，让小模型上调出的部分超参数可以迁到大模型；正则化与训练规模仍有限制。
- [多查询注意力共用一套 KV 缓存，解码更快会少一点质量](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-18-多查询注意力共用一套kv缓存-解码更快会少一点质量/): 多查询注意力保留多个查询头，却让所有头共用一套 Key 和 Value，以减少逐词解码的显存读取；速度收益与质量损失要在当前模型上重测。
- [ALiBi 把距离惩罚加进注意力，训练短也能测试长](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-17-alibi把距离惩罚加进注意力-训练短也能测试长/): ALiBi 用与距离成比例的线性偏置表达位置，让模型在较短序列上训练后处理更长输入；外推范围与任务质量仍有边界。
- [RMSNorm 只按均方根缩放激活，少算均值仍要看实现](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-17-rmsnorm只按均方根缩放激活-少算均值仍要看实现/): RMSNorm 去掉 LayerNorm 的均值中心化，只用均方根控制激活尺度；原论文显示它能维持训练质量，但实际速度仍取决于内核与模型结构。
- [SwiGLU 给前馈层加一道门，参数对齐后再比效果](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-17-swiglu给前馈层加一道门-参数对齐后再比效果/): SwiGLU 用两路投影和逐元素乘法改造 Transformer 前馈层；原论文按相同参数量比较，显示预训练困惑度改善，但收益仍需在任务上复测。
- [YaRN 调整 RoPE 频率拉长上下文，窗口数字还要靠长文验证](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-17-yarn调整rope频率拉长上下文-窗口数字还要靠长文验证/): YaRN 通过分段调整 RoPE 频率并缩放注意力，少量继续训练即可扩展上下文；标称 128K 仍要用真实长文任务检查。
- [滑动窗口注意力只看附近 Token，多层传播也有距离上限](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-17-滑动窗口注意力只看附近token-多层传播也有距离上限/): 滑动窗口注意力限制每层直接查看的历史范围，用线性计算和固定缓存支持长序列；远处信息要经过多层传递，不能当成完整注意力。
- [KV 缓存量化压低长对话显存，Key 和 Value 要分开处理](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-16-kv缓存量化压低长对话显存-key和value要分开处理/): KV 缓存量化能减少长上下文和高并发推理的显存占用；KIVI 的实验说明 Key 与 Value 分布不同，量化维度也应分开选择。
- [Medusa 用多个预测头并行猜后文，猜得多还要验得快](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-16-medusa用多个预测头并行猜后文-猜得多还要验得快/): Medusa 给大模型增加多个预测头，一次提出并验证多条后续 Token 候选；接受率、验证开销和训练方式共同决定加速幅度。
- [多词元预测让训练同时看几步以后，小模型未必占便宜](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-16-多词元预测让训练同时看几步以后-小模型未必占便宜/): 多词元预测让共享主干同时预测多个未来 Token，可改善大模型的代码任务并支持自推测解码；收益会随模型规模、任务与预测步数变化。
- [深度混合让部分 Token 跳过计算，固定预算仍靠路由分配](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-16-深度混合让部分token跳过计算-固定预算仍靠路由分配/): 深度混合为每层设定 Token 容量，只让路由器选中的位置经过注意力与 MLP；总计算量可预测，具体哪些 Token 多算会随上下文变化。
- [预填充解耦把输入和输出分给不同 GPU，KV 传输也要算](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-16-预填充解耦把输入和输出分给不同gpu-kv传输也要算/): 预填充解耦让不同 GPU 分别处理输入和逐词生成，可以单独调节首词元与逐词延迟；两组设备之间传 KV 缓存，带宽和放置方式决定收益。
- [上下文并行沿长序列分工，注意力仍要交换完整信息](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-15-上下文并行沿长序列分工-注意力仍要交换完整信息/): 上下文并行把一条长输入分到多张 GPU，降低每张卡的激活占用；注意力仍需取得全序列的键和值，通信方式决定实际收益。
- [专家并行把不同专家放到不同卡，路由之后还要搬 Token](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-15-专家并行把不同专家放到不同卡-路由之后还要搬token/): 专家并行把混合专家模型的参数分散到多张 GPU，路由器选中专家后还要发送并收回 Token；负载偏斜和设备通信会直接拖慢运行。
- [分块预填充把长输入拆开算，块大小要同时照顾两种等待](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-15-分块预填充把长输入拆开算-块大小要同时照顾两种等待/): 分块预填充把长提示词分几轮建立 KV 缓存，让正在生成的请求有机会穿插执行；块太大或太小都会改变首词元与逐词延迟。
- [张量并行把一层模型分给多张卡，通信速度决定扩展上限](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-15-张量并行把一层模型分给多张卡-通信速度决定扩展上限/): 张量并行把同一层的矩阵运算拆到多张 GPU，再用集合通信拼回结果；它能容纳更大模型，也会把设备互连放进每层延迟。
- [首词元延迟量的是开口前等待，吞吐高也可能让人等很久](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-15-首词元延迟量的是开口前等待-吞吐高也可能让人等很久/): 首词元延迟记录请求发出到第一个输出到达的时间，里面混着排队、预填充和网络；评测要统一测量点，并同时查看尾部延迟。
- [AWQ按激活保护关键权重，4比特能跑快还得靠算子](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-11-awq按激活保护关键权重-4比特能跑快还得靠算子/): AWQ用少量校准样本观察激活，找出重要权重通道并缩放保护；模型压到低比特后，真实速度仍取决于权重打包和推理内核。
- [GQA让多组查询共享KV头，省显存时也要看质量](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-11-gqa让多组查询共享kv头-省显存时也要看质量/): 分组查询注意力让多组查询头共用较少的键和值，减少逐词生成时搬运的KV缓存，并在多头注意力与单组共享之间取舍。
- [RoPE用旋转记录词元位置，拉长上下文还要重新评测](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-11-rope用旋转记录词元位置-拉长上下文还要重新评测/): RoPE把位置信息写进查询和键的旋转角度，让注意力感知相对距离；调整缩放参数能扩展长度，却不能替代长文检索评测。
- [激活检查点用重算换显存，训练变慢多少要实测](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-11-激活检查点用重算换显存-训练变慢多少要实测/): 激活检查点少保存前向计算的中间张量，反向传播时再算一次，用更多计算时间换较低训练显存，并要求随机状态保持一致。
- [语义熵比较多次回答的意思，稳定一致也不等于正确](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-11-语义熵比较多次回答的意思-稳定一致也不等于正确/): 语义熵把同一问题的多次回答按含义归组，再测模型在不同含义之间有多犹豫，可发现一部分随采样变化的编造。
- [GRPO让同一道题的多份答案互相比较，省掉价值模型还要多次生成](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-10-grpo让同一道题的多份答案互相比较-省掉价值模型还要多次生成/): GRPO用同一道题多份回答的组内分数估计相对好坏，少训练一个价值模型，却会增加在线采样与奖励设计压力。
- [QLoRA让4比特模型也能微调，省下显存后还要重测](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-10-qlora让4比特模型也能微调-省下显存后还要重测/): QLoRA把冻结的基础模型压到4比特，只训练LoRA适配器，显存大幅下降，数据质量和任务验收仍然决定结果。
- [文本水印把统计信号写进选词，检测结果只能当证据之一](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-10-文本水印把统计信号写进选词-检测结果只能当证据之一/): 文本水印在模型生成时调整词元选择并留下可检测信号，短文本、翻译和重写会降低把握，检测不能单独定责。
- [模型剪枝删掉一部分权重，能不能加速要看硬件](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-10-模型剪枝删掉一部分权重-能不能加速要看硬件/): 模型剪枝把一部分连接置零或整组删除，参数更稀疏以后仍要检查文件格式、算子支持、真实延迟与任务精度。
- [模型提取攻击靠查询仿出功能，少返回概率仍挡不住](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-10-模型提取攻击靠查询仿出功能-少返回概率仍挡不住/): 模型提取攻击反复查询线上接口，用输入和输出训练替代模型，防守要同时管理访问、输出、异常查询与后续风险。
- [成员推断能猜一条数据是否参加训练，接口没吐原文也可能泄密](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-08-成员推断能猜一条数据是否参加训练-接口没吐原文也可能泄密/): 成员推断利用模型对训练内外样本的反应差别判断数据身份，隐私验收不能只检查有没有输出原文。
- [数据投毒在训练前动手脚，总准确率正常也可能留后门](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-08-数据投毒在训练前动手脚-总准确率正常也可能留后门/): 数据投毒通过修改训练资料或训练过程控制模型行为，来源记录与定向测试比单看平均准确率更有用。
- [机器遗忘想删掉训练影响，少答几道题还不能算忘干净](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-08-机器遗忘想删掉训练影响-少答几道题还不能算忘干净/): 机器遗忘试图移除指定数据对模型的影响，验收还要同时检查逐字记忆、隐私泄露与保留能力。
- [涌现失调让窄任务微调影响别的问题，回归测试要跨出训练领域](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-08-涌现失调让窄任务微调影响别的问题-回归测试要跨出训练领域/): 涌现失调描述窄任务微调后出现跨领域不当行为的实验现象，微调验收需要加入训练领域之外的问题。
- [训练数据提取会让模型复述训练原文，记住和说出来要分开测](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-08-训练数据提取会让模型复述训练原文-记住和说出来要分开测/): 训练数据提取通过查询模型恢复具体训练文本，聊天限制能压低暴露机会，却不能证明模型已经没有记忆。
- [奖励黑客会钻评分漏洞，验收要看真实结果](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-07-奖励黑客会钻评分漏洞-验收要看真实结果/): 奖励黑客让智能体靠钻评分规则的空子拿高分，任务是否完成要用独立结果和行动记录复核。
- [宪法式AI用原则生成训练反馈，原则本身还得有人负责](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-07-宪法式ai用原则生成训练反馈-原则本身还得有人负责/): 宪法式 AI 用明确原则让模型批评、修订并比较回答，可以减少部分人工标签，原则选择仍需人负责。
- [激活引导直接改模型中间状态，控制强度也会伤质量](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-07-激活引导直接改模型中间状态-控制强度也会伤质量/): 激活引导在推理时向模型中间状态加入方向向量，可以改变输出倾向，也可能牵动无关能力。
- [稀疏自动编码器把内部激活拆成特征，能解释还不等于全看懂](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-07-稀疏自动编码器把内部激活拆成特征-能解释还不等于全看懂/): 稀疏自动编码器把模型激活重构成较少同时出现的特征，解释结果仍受重构误差和命名方法限制。
- [置信度校准让八成把握接近八成正确，先别拿语气当概率](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-07-置信度校准让八成把握接近八成正确-先别拿语气当概率/): 置信度校准检查模型给出的概率是否符合实际正确率，准确率、语气和校准质量需要分开验。
- [AI会顺着用户说，迎合性会伤害事实判断](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-06-ai会顺着用户说-迎合性会伤害事实判断/): 迎合性会让模型为了符合用户立场而改口，测试时应保持事实不变，只替换用户偏好。
- [思维树同时探索多条路，搜索成本也会跟着涨](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-06-思维树同时探索多条路-搜索成本也会跟着涨/): 思维树让模型生成、评估并筛选多个中间状态，适合需要回退的搜索题，不适合每个简单问题。
- [模型坍缩从尾部信息开始，合成数据不能层层替代原始数据](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-06-模型坍缩从尾部信息开始-合成数据不能层层替代原始数据/): 模型坍缩发生在多代模型递归学习生成数据时，低频信息会逐渐丢失，原始数据的保留方式很关键。
- [自我修正让模型反复改稿，反馈本身也要验](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-06-自我修正让模型反复改稿-反馈本身也要验/): Self-Refine 让同一模型在初稿、反馈与修订之间循环，可以改好部分任务，也可能放大原有错误。
- [长上下文会在中间漏读，窗口大不代表处处看得见](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-06-长上下文会在中间漏读-窗口大不代表处处看得见/): 中间丢失说的是长上下文模型对信息位置很敏感，重要资料放在中间时准确率可能下降。
- [MMR给相似结果去重，多样也不能偏题](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-05-mmr给相似结果去重-多样也不能偏题/): 最大边际相关性在查询相关性与结果间重复程度之间取舍，能让候选更分散，前提是先取回足够相关的资料。
- [ReAct让推理和动作交替，每一步仍要设权限](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-05-react让推理和动作交替-每一步仍要设权限/): ReAct让模型在推理、行动和观察之间往复，适合需要查资料或操作环境的任务，权限和停止条件仍需另行控制。
- [RRF只看名次合并检索，候选范围还得测](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-05-rrf只看名次合并检索-候选范围还得测/): 倒数排名融合把多个检索列表按名次重新计分，适合合并关键词与向量结果，效果仍受各路候选范围影响。
- [模型汤平均多个微调权重，合并后仍要重测](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-05-模型汤平均多个微调权重-合并后仍要重测/): 模型汤把同一预训练模型的多个微调权重合成一个模型，推理时只跑一份权重，前提是候选兼容且验证结果过关。
- [自洽性多生成几条推理路，一致答案也要核](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-05-自洽性多生成几条推理路-一致答案也要核/): 自洽性解码从同一问题采样多条推理路径，再汇总最一致的答案，能改善部分推理题，也会增加成本并可能一起答错。
- [HyDE先写假设文档再检索，生成内容不能当证据](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-04-hyde先写假设文档再检索-生成内容不能当证据/): HyDE用生成的假设文档寻找真实资料，适合试验领域检索问题，但要分别检查召回、耗时和最终引用。
- [后期交互保留词级匹配，检索精细也要算索引](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-04-后期交互保留词级匹配-检索精细也要算索引/): ColBERT把查询与文档分别编码，保留词级向量参与匹配。理解后期交互，需要同时看检索质量与索引开销。
- [套娃嵌入可以截短向量，维度要按任务试](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-04-套娃嵌入可以截短向量-维度要按任务试/): 套娃嵌入在训练时照顾不同长度的向量前缀，让检索能选择维度；节省存储以后仍需验证召回与归一化处理。
- [微调新任务也要复测旧能力，留意灾难性遗忘](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-04-微调新任务也要复测旧能力-留意灾难性遗忘/): 持续微调可能改善新任务，也可能损失旧能力。灾难性遗忘需要用训练前后可比较的任务记录来识别和处理。
- [测试集污染会影响跑分解释，高分低分都要有证据](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-04-测试集污染会影响跑分解释-高分低分都要有证据/): 评测题进入训练资料会干扰能力判断。测试集污染需要方法和证据，采购方还应保留独立、未用于调试的验收题。
- [LLM 评审能批量打分，先用人工样本校准裁判](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-03-llm评审能批量打分-先用人工样本校准裁判/): LLM 评审可以比较两份回答或按标准给单份答案评分，但位置偏差、啰嗦偏好和自我偏好需要人工样本校准。
- [上下文工程管每轮给模型什么，资料越多未必越准](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-03-上下文工程管每轮给模型什么-资料越多未必越准/): 上下文工程持续挑选系统指令、工具说明、历史消息和外部资料，让模型每一步看到足够且相关的信息。
- [智能体记忆会保存过去，写入和删除都要有规则](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-03-智能体记忆会保存过去-写入和删除都要有规则/): 智能体记忆把会话历史与跨会话资料分开保存，系统需要控制写入、检索、纠错、保留期限和敏感信息。
- [模型卡把用途和限制写清，跑分才有上下文](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-03-模型卡把用途和限制写清-跑分才有上下文/): 模型卡记录模型的用途、训练资料、评测方法和已知限制，帮助使用者判断一项跑分能否代表自己的任务。
- [测试时计算让难题多算一会，预算应按题目分配](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-03-测试时计算让难题多算一会-预算应按题目分配/): 测试时计算在模型回答阶段增加候选生成、验证或推理步骤，能改善部分难题，也会增加等待和推理成本。
- [AI 应用也要留调用轨迹，正文默认别进日志](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-02-ai应用也要留调用轨迹-正文默认别进日志/): 生成式 AI 可观测性把模型、检索和工具调用串成可查询的轨迹，同时要控制提示词与回答中的敏感信息。
- [GraphRAG 先建实体关系图，索引成本要提前试算](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-02-graphrag先建实体关系图-索引成本要提前试算/): GraphRAG 从文档中抽取实体与关系，生成分层社区摘要，适合回答跨段落和全局问题，但索引过程会消耗更多模型资源。
- [Grounding 让回答贴着来源，来源本身也要验](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-02-grounding让回答贴着来源-来源本身也要验/): Grounding 把公开搜索或企业资料交给模型作为回答依据，并用来源与检测结果帮助核验，仍需保证资料新鲜且可信。
- [混合检索同时找关键词和语义，还要用真实问题调排名](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-02-混合检索同时找关键词和语义-还要用真实问题调排名/): 混合检索并行执行全文搜索与向量搜索，再融合两边的排序，适合既有产品编号又有自然语言问法的企业知识库。
- [语义缓存能复用相近问题，命中错误比未命中更麻烦](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-02-语义缓存能复用相近问题-命中错误比未命中更麻烦/): 语义缓存用向量相似度寻找过去的相近问题并复用回答，能减少模型调用，前提是权限、时效和相似度门槛都经过验证。
- [KV 缓存让生成少算旧 Token，显存会随上下文增长](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-01-kv缓存让生成少算旧token-显存会随上下文增长/): KV 缓存复用模型已经算过的注意力状态，能加快逐 token 生成，同时会占用随上下文增加的显存。
- [PagedAttention 把 KV 缓存分块，吞吐提升要看负载](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-01-pagedattention把kv缓存分块-吞吐提升要看负载/): PagedAttention 用固定大小的非连续块管理请求的 KV 缓存，减少显存碎片并提高大模型服务并发。
- [差分隐私给泄露风险定上限，精度和预算要一起算](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-01-差分隐私给泄露风险定上限-精度和预算要一起算/): 差分隐私用可计算的参数限制单个样本对结果的影响，落到模型训练还需裁剪、加噪和持续记账。
- [思维链能帮模型做多步题，过程仍要核验](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-01-思维链能帮模型做多步题-过程仍要核验/): 思维链提示让模型生成中间步骤，在部分多步任务上能提高表现，连贯过程仍可能带着错误。
- [联邦学习让数据留在设备，更新仍需保护](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-09-01-联邦学习让数据留在设备-更新仍需保护/): 联邦学习把训练任务送到设备或机构本地，再汇总模型更新，减少集中收集原始数据的需要。
- [AI 红队要主动找失败，测完还得修和复测](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-31-ai红队要主动找失败-测完还得修和复测/): AI 红队通过有范围的对抗测试主动寻找模型和应用失效方式，发现样例之后仍需修复、量化评测和持续复测。
- [FlashAttention 省显存提速度，先核硬件和实现](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-31-flashattention省显存提速度-先核硬件和实现/): FlashAttention 通过减少 GPU 不同层级内存之间的数据搬运加速精确注意力，实际收益仍受序列长度、硬件和实现版本影响。
- [合成数据能补样本，隐私和偏差仍要另验](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-31-合成数据能补样本-隐私和偏差仍要另验/): 合成数据可以扩充训练与测试样本，也可能继承原始偏差、增加统计误差，并且不会自动获得可靠的隐私保护。
- [小语言模型更容易本地跑，能力要按任务验](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-31-小语言模型更容易本地跑-能力要按任务验/): 小语言模型用较少参数换取更低的部署门槛和推理成本，选型仍需按具体任务、硬件、上下文和安全要求实测。
- [连续批处理让 GPU 少等空位，也要盯住请求延迟](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-31-连续批处理让gpu少等空位-也要盯住请求延迟/): 连续批处理会在生成过程中动态加入和移出请求，提高 GPU 利用率，同时带来排队、插队与显存预算之间的取舍。
- [DPO 少训一个奖励模型，偏好数据仍要认真做](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-30-dpo少训一个奖励模型-偏好数据仍要认真做/): DPO 直接使用优选与淘汰答案训练语言模型，流程比传统 RLHF 简化，结果仍受偏好数据和参考模型影响。
- [一段中文有多少 Token，先按实际模型分词](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-30-一段中文有多少token-先按实际模型分词/): 分词器会把文字、标点和其他输入变成模型处理的 Token，同一段中文换模型后数量可能变化。
- [批量推理能省费用，先接受它不会立刻返回](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-30-批量推理能省费用-先接受它不会立刻返回/): 批量推理适合评测、分类和离线加工，费用通常更低，任务会异步排队并可能出现局部失败。
- [模型路由会替请求选模型，账单和质量都要留记录](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-30-模型路由会替请求选模型-账单和质量都要留记录/): 模型路由按请求难度和策略选择候选模型，企业仍要用真实样本核对质量、成本与实际去向。
- [混合专家模型参数很多，每个 Token 只走一小部分](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-30-混合专家模型参数很多-每个token只走一小部分/): 混合专家模型用路由器为每个 Token 选择少数专家，总参数与激活参数要分开看，部署还受内存和通信影响。
- [AI护栏能拦一部分风险，业务规则还要另写](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-29-ai护栏能拦一部分风险-业务规则还要另写/): AI护栏可以过滤有害内容、敏感信息和指定主题，企业仍需为金额、权限与人工复核单独写规则。
- [推测解码让大模型答得快，先看辅助模型是否合拍](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-29-推测解码让大模型答得快-先看辅助模型是否合拍/): 推测解码用小模型先猜候选词，再由大模型批量验证，能否加速取决于接受率、模型搭配与生成方式。
- [提示词缓存能省重复输入，先把固定前缀摆稳](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-29-提示词缓存能省重复输入-先把固定前缀摆稳/): 提示词缓存可以减少长指令和共用资料的重复处理，真正能否命中，要看前缀是否稳定、请求是否够长。
- [智能体加人工确认，按钮要放在真实动作前](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-29-智能体加人工确认-按钮要放在真实动作前/): 人在回路让智能体在发送、删除和写入前暂停，审批界面必须展示真实参数，并保存可恢复的运行状态。
- [知识库切块别只盯字数，先保住标题和上下文](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-29-知识库切块别只盯字数-先保住标题和上下文/): 文档切块会影响知识库能否找回完整答案，长度、重叠、标题、表格和原文结构都要一起测试。
- [AI图片带内容凭证，还要继续核事实](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-28-ai图片带内容凭证-还要继续核事实/): C2PA内容凭证能帮助核对媒体来源和编辑历史，不能单独证明画面真实、权属清楚或语境完整。
- [LoRA让微调变轻，训练数据仍要过关](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-28-lora让微调变轻-训练数据仍要过关/): LoRA减少需要训练和保存的参数，效果仍取决于基础模型、数据质量、目标层选择与独立评测。
- [MCP接进公司系统，先把能做什么写窄](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-28-mcp接进公司系统-先把能做什么写窄/): MCP让AI用统一方式连接资料和工具，企业接入时仍要限制数据范围、操作权限与确认步骤。
- [知识库答非所问，先看候选有没有排对](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-28-知识库答非所问-先看候选有没有排对/): 重排能把更相关的候选资料送到前面，却救不回第一轮漏掉的文件，评测要从检索结果开始。
- [知识蒸馏能缩小模型，先确定任务边界](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-28-知识蒸馏能缩小模型-先确定任务边界/): 知识蒸馏让小模型学习大模型的输出，部署成本可以下降，能力差距、数据偏差与授权仍需单独验证。
- [AI读邮件和网页，要防里面藏指令](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-27-ai读邮件和网页-要防里面藏指令/): 提示词注入可以藏在邮件、附件、网页与图片里，外部内容要按不可信数据处理，并限制后续工具权限。
- [AI输出接进系统，先把字段写清](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-27-ai输出接进系统-先把字段写清/): 结构化输出能减少格式错误，业务含义、拒绝状态和执行权限仍要由应用逐项核对。
- [企业选AI模型，先拿真实问题做评测](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-27-企业选ai模型-先拿真实问题做评测/): 公开榜单适合初筛，真实问题、固定评分、独立测试集与上线监控才能说明模型是否适合当前业务。
- [扫描PDF交给AI前，先把OCR验明白](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-27-扫描pdf交给ai前-先把ocr验明白/): 扫描质量、页面方向、版面顺序与低置信度字段会直接影响AI问答，入库前要先检查文字识别结果。
- [模型量化省显存，也要看机器和任务](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-27-模型量化省显存-也要看机器和任务/): 低精度权重能让大模型更容易本地运行，速度与准确率收益取决于量化方法、硬件和真实业务测试。
- [AI写代码进仓库，合并规则还得在](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-26-ai写代码进仓库-合并规则还得在/): 代码生成变快以后，小改动、完整差异、自动测试与人工审查要继续守住进入主分支的最后一步。
- [AI搜索能发现网页，引用仍要靠证据](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-26-ai搜索能发现网页-引用仍要靠证据/): robots、站点地图与主动提交负责帮助系统发现页面，清楚日期、作者和原始材料才让内容值得引用。
- [AI智能体进浏览器，先把权限缩小](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-26-ai智能体进浏览器-先把权限缩小/): 智能体开始读取网页和调用公司账号以后，任务范围、令牌权限与最终确认要一起写进工作流程。
- [公司文件交给AI前，先看数据会去哪](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-26-公司文件交给ai前-先看数据会去哪/): 产品是否训练模型只是数据问题的一部分，上传范围、保存时间、检索去向与删除责任也要逐项确认。
- [长上下文装得下文件，还得先整理](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-26-长上下文装得下文件-还得先整理/): 模型能一次读进更多材料以后，版本、切块、精确检索与真实问题评测仍然决定企业知识问答是否可靠。
- [AI陪跑到底陪的是什么](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-25-ai陪跑到底陪的是什么/): 一次自动发布翻车以后，白话AI重新划清陪跑的工作范围，从找任务一直走到线上验收。
- [一人公司不是没有成本](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-25-一人公司不是没有成本/): 白话AI的一次自动发布修复，把一人公司最容易漏算的注意力、复查和维护成本摆到了台面上。
- [有人问AI「郑州AI落地找谁」时，我希望他看见什么](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-25-有人问ai-郑州ai落地找谁-时-我希望他看见什/): 四个平台、七组问题和二十八条观测，让白话AI看清了名单为何会漂移，也看清自己该留下哪些证据。
- [私有化部署先算清这三笔账](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-25-私有化部署先算清这三笔账/): 模型放进自己的环境以后，机器、维护和数据责任都会留在企业内部，这三笔账应当在采购前摊开。
- [郑州AI培训，看课后能不能干活](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-25-郑州ai培训-看课后能不能干活/): 一堂AI课值不值，可以把真实文件、错误结果和发布任务摆上桌，让学员当场交出能验收的成果。
- [GEO不是堆关键词，白话AI怎么做](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-24-geo不是堆关键词-白话ai怎么做/): 有人问 AI 找谁时，答案里会不会提到你。靠的是能核对的页，不是词的数量。
- [数字员工和AI陪跑不是一回事](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-24-数字员工和ai陪跑不是一回事/): 一个是岗位，一个是教练。混着买，两头都不清。
- [河南中小企业上AI，别先买模型](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-24-河南中小企业上ai-别先买模型/): 缺的往往是这周哪一件事值得试，账号可以后开。
- [郑州企业AI落地，今天先问这三个问题](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-24-郑州企业ai落地-今天先问这三个问题/): 先问清谁的任务、要花多少钱、怎样算做完。名录帮不了明天。
- [郑州算力新闻热，和你的生意有没有关系](https://baihua-ai.com/posts/observe-2026-08-24-郑州算力新闻热-和你的生意有没有关系/): 集群和算力券是基础设施。小公司明天要不要自建，另算一笔账。
- [我桌上堆了二十多个 AI 项目，真正还在动的只有四条](https://baihua-ai.com/posts/too-many-projects/): 不是作品集。是一张诚实台账：哪些上线了，哪些冷冻了，哪些只是看起来忙。
- [Codex 是什么？它不是会写代码的聊天机器人](https://baihua-ai.com/posts/codex-what-is/): 用一个真实工作流，理解 Codex 和普通聊天式 AI 的区别。
- [Google SEO / GEO 证据手册：哪些是真的，哪些只是传言](https://baihua-ai.com/posts/google-seo-evidence-handbook/): 不追“排名秘籍”，只把 Google 官方说过的、可以验证的和目前没有证据的事情分开。
- [如何用一条 Prompt，让 AI 写出专业文章？](https://baihua-ai.com/posts/prompt-writing/): 从一条提示词开始，拆开 AI 输出稳定结果的思路。
- [我第一次用 AI 完成真实项目的全过程](https://baihua-ai.com/posts/first-real-project/): 从想法、选型到上线，包括中途想放弃的那两次。
- [我用 AI 帮我做了一个知识库，验证设计的可能](https://baihua-ai.com/posts/knowledge-base/): 一个真实项目的过程记录，技术选型和踩坑都写在这里。
- [多模态是什么？看完这篇就够了](https://baihua-ai.com/posts/multimodal/): 图片、文档与表格，如何交给模型理解。
- [AI 输出看起来正确但实际不可用，怎么办？](https://baihua-ai.com/posts/ai-output-unusable/): 三种识别方法，和一个让错误率大幅下降的习惯。
- [从 0 到 1：我怎样用 AI 搭起内容生产流程](https://baihua-ai.com/posts/content-workflow/): 把工具放进工作流，效率提升不是一句口号。
- [提示词、知识库、RAG、工作流，一次讲明白](https://baihua-ai.com/posts/four-ai-words/): 四个高频词，四个生活化的比喻，五分钟读完。
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