
技术
Embedding 选型:别只看榜单分数
双编码器、相似度度量、非对称检索、维度截断与领域漂移。本文给出嵌入模型的选型维度、自建评测方法和换模型时的索引迁移要…

双编码器、相似度度量、非对称检索、维度截断与领域漂移。本文给出嵌入模型的选型维度、自建评测方法和换模型时的索引迁移要…

在金融计算里让模型直接算数,等于把不确定性放进最不能出错的地方。我倾向把它降级成意图路由,只做参数提取。

每年三月都会有人问最后三十天还来不来得及。我的回答一直是:能力结构改不了,命中率还能改。

我不按榜单选模型,而是按任务类型、验收成本和延迟预算切换;这篇记录我的触发条件、回退路径和一张小路由表。

第一次做 RAG,我花了三周换 embedding 模型。最后发现七成的 bad case,跟向量库没有关系。

一个人维护项目,技术债真正的问题不是还不还,而是没人提醒你。我给每条债写上到期条件和触发动作,只在会继续被改的代码上…

我在沙盒里跑了两小时,一个任务完成得干净,另一个把预算烧在了循环里。这篇写我最后留下的几条规矩。

推理链路上大部分选择都在延迟、吞吐和成本之间换,没有免费的那一项。我把这半年踩过的坑和自己现在的判断写下来。

用了一年多 Claude Code 之后,我对「最好用的 AI 工具」这个说法有了更具体的判断标准:不是看它能写多少…

我用 ChatGPT 练了两周面试,第三周开始原地打转。问题不在模型不够聪明,在于每次都从零开始。