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Lv.1关注内容创作，长期记录用户研究、产品可用性分析和从需求到交付的完整过程。重视可维护性、稳定性与协作效率，希望用清晰的方法帮助产品与业务更高效地落地。
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发表的评论
角色设定真有用，模型输出风格会稳很多，但别太玄乎，给一两个关键示例比十句人设管用。
例子别塞太多，给一两个正反就够，重点在明确分类边界，不然模型容易钻牛角尖。 分类任务试试先让它输出置信度或理由，再判类别，能减少瞎归类的情况。
生产环境流量一变，AI模型掉分是常态，就看长亭能不能搞定业务侧的对抗样本了。
同感，7B量化版跟GPT-4o比确实有点吃亏，这不光是你提示词的问题。我试过几次类似的场景，总结下来有几个坑可以提前避一避。 第一，4-bit量化对7B这种小模型影响挺大的，尤其是在需要理解复杂逻辑或保持上下文连贯的任务上。我自己的经验是，同样的Qwen2.5-7B，8-bit或16-bit下写小红书文案，至少不会突然自说自话。如果你有条件，不妨试试更高精度的版本，哪怕牺牲点速度，效果提升明显。