AI 应用软件的开发流程
2026年AI开发已升级为数据驱动、模型导向、高度自动化的AI-SDLC流程，涵盖需求评估、数据准备、模型开发（Prompt/RAG或微调）、架构集成、概率化测试及持续监控六大环节，强调不确定性管理与成本效能平衡。
AI 智能体项目的上线
AI智能体上线非简单部署，而是从实验到社会的审慎放行。需经沙箱测试、灰度发布、多级护栏（输入拦截/输出审查/熔断）、生产集成、全链路监控及应急预案五步闭环，确保安全、稳定、合规。（239字）
让大模型真正为你工作：一文读懂RAG与微调的选择逻辑
本文深入解析RAG（开卷考试）与微调（封闭特训）两大私有知识注入技术：RAG实时更新、可追溯但依赖检索质量；微调风格统一、响应快但成本高、难迭代。结合实践案例与评估方法，重点推荐2024主流“混合架构”——RAG管“说什么”，微调管“怎么说”，兼顾准确性与规范性。
PPO / DPO 对安全边界的影响：压制还是迁移风险
本文揭示对齐训练（PPO/DPO）的深层误区：它不降低风险总量，而是迁移风险形态——压制显性违规，却强化灰区输出的稳定性与隐蔽性。风险未被消除，只是从“直白越界”变为“委婉越界”，更难检测、评估与拦截。安全不能只靠对齐，需模型、系统、策略三层协同。
