外观
如何理解成果口径与证据修订清单?
标准回答
启动:380→240ms 与 1200→700ms 保留项目计时定义,约 36.8% 和 41.7% 是按这两个端点计算的降幅;缺少完整样本分布。快照:确认方案,未提供 FPS / GPU 定量收益。显示问题:月均 10+ 疑难闭环说明协作处理规模,不自动等于每项都是独立完成的性能优化。
质量门禁:首月 20+ 高风险问题按项目统计,不能解释为线上故障下降比例。搜索:采用 20万注册、3万付费、上亿内容和峰值日400万调用,不采用未经当前材料确认的其他旧数字。昆仑智能:确认产品与 API 集成,不补写底层模型训练或未知支付架构。
EachOf:代码能力以 7b1cc48 阅读为准,权重实验使用历史校准记录;3.75 个百分点相对无衰减,新旧配置差 1.25 个百分点。保留失败精度夹具、模拟反馈和 Skill 下游使用未验证等限制。文档更新时修订依赖旧结论的条目,不能只在一处改数字而留下相互矛盾的说明。
追问与回答
怎样组织一份可共享案例材料
保留脱敏场景、版本、职责、机制、测量定义、结果、限制与下一步,链接有权限公开的原理资料;不需要暴露联系人、密钥或完整内部代码。
什么情况下需要收回先前结论
新的代码、实验或原始资料推翻了依据时,应明确更正,说明影响范围并重新验证相关判断,而不是给旧结论增加模糊措辞。
易混淆点
- 把拟做实验、机制推断和历史已验证结果混写。
内容来源
- Android 与 AI 工程 Wiki · 原条目
q210