企业级AI落地指南

这问题我太有同感了，刚用Cursor那会儿也这样，它特别执着于给你套各种性能优化和类型抽象，完全不管你是不是个刚起步的小项目。其实核心问题在于它默认按“大型团队协作”的模板来生成代码，而你的场景根本不需要那层保护壳。我的办法是，在prompt里明确加一句“不要使用useMemo/useCallback/memo，除非有实际性能问题”，并且把“简化代码，优先可读性”写进系统指令里，效果立竿见影。至于

这大概率是工具描述不够清晰，模型选错工具很正常，试试把每个工具的功能边界写死一点。

试过按标题和段落结构切，比固定长度稳很多，尤其产品文档这种层级分明的。

说实话这个观点挺戳中我的，最近拿它试了几个镜头，确实单帧截图能当壁纸，但人物转身或者杯子掉落这种简单动作，一不留神就穿模或者瞬间瞬移。感觉现在的路子有点像拿画画的手去捏雕塑，空间美感有了，可时间维度上物理规律基本靠猜。我倒觉得与其硬磕物理建模，不如先把用户输入约束做细点，给个关键帧或者轨迹线，哪怕牺牲点随机性也行。另外分辨率这事，是不是能学学超分那套，先保证动作合理再后期补细节，不然V2出来大概率

qwen2.5-7b确实在工具调用上有点飘，尤其7B这个量级对复杂指令的遵循能力有限，参数格式错乱挺常见的。我之前试过把工具描述写成更详细的JSON schema，甚至给每个参数加示例值，成功率能上来一点。另外你试试在system prompt里强硬点写“必须调用工具才能回答”，有时能压住它瞎编的毛病。要是还不行，可以看看glm-4-9b-chat，那个工具调用我觉得比qwen稳不少。

2万条数据alpaca格式学俚语真不够，学习率还高了，降到1e-4试试，rank16倒还好。

这个问题其实挺典型的，很多团队在这个环节都会卡一下。你提到的“embedding模型太粗”确实是个可能的方向，但我觉得更关键的点在于——你目前这个流程里，语义检索和精确匹配之间其实存在一个“断层”。 先说embedding。ChatGPT的text-embedding-ada-002（如果是这个的话）本身是一个通用语义模型，它对“2024年Q3财报数据”这种带强结构化特征、数字密集型的查询，其实