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知识库项目按榜单上了 GPT-4，效果没问题，账单超预算 50%。

这次做知识图谱项目，从 NER 到图数据库，中间折腾了三个月，踩的坑比想的多。

这次的具体需求有三个硬指标： 1. 模型大小要控制在 500MB 以内（目标设备是 4GB …

之前用绝对位置编码，生成到1000+token时效果明显变差。

增长本身没问题，但有几个迹象不太对： 1. 成本曲线不是平滑的，有些天莫名其妙高 30-50% 2. 同样功能的 API 调用，成本差异明显 …

最近在做一个 AI 应用的升级，从 v1.0 迁移到 v2.0。

前阵子AI交叉编码器笔记连续改了几轮，趁还记得写成备忘。

招聘推荐系统对女性候选人评分偏低——AI 伦理得从设计阶段就写进流程，不能等上线后再补。

"NLP 项目最难的" —— 一个被脏文本折腾到凌晨的人

AI分块策略相关的坑，多半出在边界条件上。