楼主: 软件测试

[IOS] Agent Spaces V0.2.89 - 开源的多平台AI工作台

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发表于 2026-7-8 07:08:19 | 显示全部楼层
关键还是数据质量,模型再强喂垃圾也是白搭。
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发表于 2026-7-9 15:49:13 | 显示全部楼层
演示效果和稳定上线之间差着十万八千里。
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发表于 2026-7-11 20:30:04 | 显示全部楼层
这类需求本质是降本,所以定价天花板很容易算出来。有没有踩过什么比较大的坑?
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发表于 2026-7-14 00:41:39 | 显示全部楼层
演示效果和稳定上线之间差着十万八千里。想问下上线之后效果有回落吗?
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发表于 2026-7-16 01:28:22 | 显示全部楼层
这个结论我保留意见,至少在我们行业不太成立,可能跟样本有关。有对比过同类的其他方案吗?
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发表于 2026-7-17 22:50:13 | 显示全部楼层
最容易被忽略的是评估环节,没有好的评测集根本没法优化。
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发表于 2026-7-20 02:32:32 | 显示全部楼层
数据不出域的要求让很多方案直接不可行,这点要提前考虑。
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发表于 2026-7-21 13:10:30 | 显示全部楼层
说实话投入产出比得看行业,我们做传统制造的算下来还不如人工。
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发表于 2026-7-23 10:03:05 | 显示全部楼层
真正的成本在维护,模型换代太快,跟进要持续投人。有没有踩过什么比较大的坑?
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发表于 2026-7-25 02:02:59 | 显示全部楼层
数据不出域的要求让很多方案直接不可行,这点要提前考虑。这套方案在数据量大的时候表现如何?
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