先把 AI 的雾气拨开
一条可以继续验证的思路
小白三千问 · 祛魅打假
这里有 10 篇文章，从一个词走向真实工作里的选择；先读懂，再决定要不要使用。
阅读线程开放
10篇札记
阅读方式先找到你卡住的地方，再顺着证据和取舍走
每篇可以独立阅读，也可以沿着这条线程继续。
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本页解决的问题
先给结论什么是「小白三千问 · 祛魅打假」，它会影响哪些 AI 决策？
四层梯子：改提示词、挂知识库、微调、从头预训练，每层标注真实成本；听五句吹牛，判断说话人到底在哪层 本页把相关概念、常见误区和实践文章放在同一条阅读线程里。
判断标准
先判断你卡在定义、选择还是验证，再从下方 10 篇文章中选择最接近的一篇。
下一步
从「「我训了个模型」到底训了什么？」开始，读完后用自己的任务复述结论。
常见误区
不要把同一主题下的所有方法当成可互换方案；输入、风险和验收标准变化时，答案也会变化。
这条问题线程
把一个词放回它真正影响的选择里。
交互
「我训了个模型」到底训了什么？
四层梯子：改提示词、挂知识库、微调、从头预训练，每层标注真实成本；听五句吹牛，判断说话人到底在哪层
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AI 圈黑话翻译器
自研、套壳、数字员工、赋能…点击发布会原话翻译成人话，附含金量分级和三个当场问出底细的追问
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「开源模型」等于免费吗？
权重、数据、方法三件套逐项检查主流模型开放了什么；满血版 vs 蒸馏版对比，你本地跑的多半是小号
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「跑分第一」的模型，为什么用起来不行？
榜单分和真实好用度的反转演示 + 三个原因：刷榜、过拟合题库、场景不匹配；顺便说清什么榜更可信
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AI 越聊越懂我，是它在学习吗？
你以为模型在长大，实际是一张笔记被塞回对话：双画面对比动画 + 新开对话「失忆」演示
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AI 检测器说「这是 AI 写的」，可信吗？
六段文字猜检测器判定，亲手体验误伤名场面；为什么原理上就做不准，被冤枉了怎么办
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「提示词秘籍」值得买吗？
把付费课卖点逐条拆开：哪些本站免费教过、哪些是正确的常识、哪些纯属包装。骨架免费，功夫在多用
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同一个问题，为什么每次答案不一样？
同题连问三次看三种回答，配「下一个字」概率骰子动画；这是设计而非故障，什么场景需要稳定输出
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AI 客服为什么那么蠢？
同一句投诉发给聊天 AI 和客服机器人，差距一目了然；三个原因：省钱用小模型、护栏锁死、老技术冒充新 AI
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Siri 和 ChatGPT 是一种东西吗？
同一句话两代助手的处理路径动画：命令匹配听不懂就道歉，生成式什么说法都接得住
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