选型第一步应先定义业务目标，再定义任务类型。常见任务包括对话客服、检索增强问答、文本分类与信息抽取、质检与风控判别等。很多项目失败，原因是把“通用能力”
阅读全文进入2026年，推理硬件格局更像“分工协作”而不是“单点替代”。GPU仍然是通用性最强的主力，模型覆盖广、框架支持成熟，适合多模型并行和快速上线；NPU
查看详情做选型时，建议把算法能力拆成“诊断—推荐—反馈”三层来看。诊断层决定系统能否识别学生真实薄弱点；推荐层决定学习路径是否匹配个体差异；反馈层决定教师能否基
查看详情先看语料清洗能力，它直接决定上线初期的可用性。不同平台的差异首先体现在来源接入广度：只支持常见文档库的平台，适合资料相对集中、系统较少的团队；能覆盖OA
查看详情评估推荐算法产品时，第一看“理解能力”，不是看模型名词。内容侧要看是否支持多模态语义理解、事件关联与主题聚类，避免只靠标题关键词匹配；用户侧要看兴趣建模
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