非遍歷性與吸收壁：市場的平均結果不是你的命運。有些錯誤不是虧錢，而是讓你失去繼續參與的資格。
一套把 RAG 低准确率拆成数据、切分、召回、排序、生成和评测六层的排障方法，并为每层定义可验证指标和停止条件。
A practical review framework for moving LLM agents from happy-path demos to bounded, observable, and reversible production systems, with a Chinese quick-reference section.
1 RMB experiment: send a scene, raw sentence, and desired tone; get four Chinese copywriting versions.
在ChatGPT带动的2023-2025年大模型训练热潮中，关于训练集构成的讨论经常提及中文互联网语料的收集。以百川智能为例：其Baichuan系列模型训练使用了高质量中英文数据，并在技术报告中披露了严格的数据清洗流程，但具体数据来源并未全部公开，仅强调来自互联网网页、百科、书籍等多渠道。再如清华朱军团队和智谱AI发布的GLM系列模型，也是在大规模中文语料上二次预训练，但未公布完整的数据包细节。据知乎专栏统计，国内大模型预训练数据集基本闭源，例如ChatGLM、通义千问等预训练所用的原始语料均未随模型开放。这段时期，一些大型开放数据工程启动：北京智源的悟道(WuDao)语料库、书生·万卷1.0语料库（1TB规模）等相继发布。然而，相比于模型参数的开源，数据部分依然高度保守。尤其是像DeepSeek、MiniMax、百川等新创公司，被外界关注其数据来源时往往三缄其口，进一步助长了“内部有离线包不外传”的猜测。
几个步骤让你更加顺畅地使用Nostr
