从0开始全面认识高质量数据集建设（1）
本文聚焦交通行业高质量数据集建设，结合国家最新政策与标准（如《高质量数据集建设指南》等），系统梳理其定义、分类（通识/行业通识/行业专识）、核心特征及与传统数据建设的本质差异。强调“场景驱动、全周期适配AI模型”的建设逻辑，提供从需求调研、数据规划到标注交付的实战路径，助力行业从业者高效构建可直接赋能AI训练与应用的数据基础设施。
微调不是万能药：三个信号告诉你根本不需要做微调
本文破除“微调万能”迷思，提出判断是否需微调的三大核心维度：任务复杂度（知识查询/格式遵从/能力涌现）、风格要求强度（可选→固定→品牌级）、数据可得性（量、质、多样性），并对比提示词工程、RAG等轻量替代方案，强调理性决策、避免无效投入。
