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标题: 【踩坑分享】AI应用落地案例过程中遇到的问题与解决 [打印本页]

作者: bibylove 时间: 3 天前
标题: 【踩坑分享】AI应用落地案例过程中遇到的问题与解决
看到最近社区里有人问AI应用落地案例，我也分享一下自己的经验。

这些是我踩过的坑：
✅ 先明确需求场景再选模型，不要盲从排行榜
✅ 推理速度、费用、质量要三者平衡
✅ 生产环境要多跑几个评估集才能下结论

不同场景下需要的模型能力也不同，闲聊、代码、推理、多模态每个都有自己的明星产品。

各位现在实际生产中都在用什么模型？遇到过什么难题？🔍

作者: bluebaggio 时间: 3 天前
你这几条坑我都踩过😂 补充一条：别迷信大厂模型，小模型调好了在特定场景反而更香。我现在生产主要用Qwen2.5，代码类用DeepSeek，你们评估集一般做多大？

作者: mickly 时间: 3 天前
兄弟说得对，大厂模型有时候就是噱头😂 我们评估集大概500条，覆盖场景尽量全面。Qwen2.5确实稳，代码类我试过Starcoder2，你对比过DeepSeek吗？

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