GraphRAG vs. Vector RAG：知识图谱何时优于向量嵌入
在合规和企业领域的多实体查询中，向量嵌入的准确率往往会降至零。本文将探讨知识图谱在何时是更优选择，以及你将面临的运维成本。
人类放在哪里：AI 审批关卡的放置理论
最常见的 HITL 错误不是跳过人工审核——而是将其放置在错误的位置。本文提供了一个框架，用于按风险对智能体动作进行分类，并在恰好能防止不可逆损害的位置插入审批关卡。
参差不齐的边界：为什么 AI 在简单任务上会失败，以及这对你的产品意味着什么
AI 的能力曲线是参差不齐的，而非平滑的——在某些任务上表现超人，但在相邻任务上却表现得极差。本文将探讨这如何制造了隐形的产品陷阱，以及你该如何应对。
为什么 LLM 在分析你的产品数据时会犯自信的错误
LLM 在分析行为数据时，会自信地幻觉出指标、遗漏分母，并混淆相关性与因果关系。本文将探讨它们的失败之处以及如何安全地使用它们。
压缩决策：延迟敏感型 AI 功能的量化、蒸馏与端侧推理
当模型路由已不够用，你需要低于 100ms 的响应时间时，就面临一个艰难的压缩决策。本文介绍如何在不破坏关键任务质量的前提下，权衡量化、蒸馏和混合边缘云部署。
多轮对话会话状态坍缩问题
为什么单轮 LLM 故障很容易被发现，而多轮会话状态在 10 轮以上后会悄悄损坏 —— 以及防止 “AI 忘了我是谁” 这种失效模式的检查点、压缩和监控模式。
多用户共享 AI 会话：尚无人解决的并发难题
当多个用户同时共享单个 AI 上下文时，标准的分布式系统假设就会失效。本文将探讨为什么多用户 AI 会话在架构上难以实现，以及生产团队为了解决这一问题所构建的方案。
AI 系统值班：当 Bug 是模型时的事故响应手册
当故障源于非确定性的模型行为时，标准的值班手册就会失效。本文提供了一个实用的框架，用于检测、分类和遏制 AI 事故 —— 从护栏绕过到成本爆炸 —— 这些手册专为工程师而非 ML 研究人员打造。
没人会写的 AI 系统 On-Call 运维手册
当故障模式是概率性的模型行为而非服务崩溃时，传统的 SRE 运维手册就会失效。本文将探讨 LLM 驱动系统的事故响应究竟是怎样的，以及哪些信号值得告警。
试点坟场：为什么企业级 AI 落地在演示后会失败
88% 的企业级 AI 试点从未进入生产阶段。问题不在于模型 —— 而是在演示之后发生的一切。本文将从从业者的角度拆解，为什么那些引人入胜的 POC 会止步于 12% 的 WAU，以及如何修复这一问题。
产品工程师必读的训练后对齐：RLHF、DPO 和 RLAIF 对你究竟意味着什么
RLHF、DPO 和 RLAIF 不仅仅是研究领域的缩写 —— 它们决定了你今天记录的用户反馈会成为训练资产还是仅仅是噪音。以下是产品工程师需要了解的内容。
每日十万请求下的提示注入检测：为何简单防御失效，以及真正有效的方法
静态过滤器和 LLM 判断方法在高吞吐量下均会失效。这是在 200ms 延迟预算内真正能拦截提示注入的分层分类器架构。