AI架构师必读：智能家居场景下的模型训练与推理优化

智能家居有很多低频但重要的指令“把阳台的吊扇调慢”；“给鱼缸打氧1小时”；“提醒我明天给多肉浇水”。数据量极少：可能只有10-20条训练数据；场景独特：每个用户的情况都不一样（比如吊扇的品牌、鱼缸的位置）；影响体验：如果模型听不懂这些指令，用户会觉得“这AI什么都不会”。通用的监督学习需要大量标注数据（比如1000条以上），但长尾场景根本没有这么多数据——这时候，**小样本学习（Few-Shot

AI技术快速发展对IT行业的影响

列举当前AI在IT领域的典型应用，如代码生成（GitHub Copilot）、自动化测试、运维监控（AIOps）、数据分析等，说明AI如何辅助或部分替代人工任务。总结AI与IT从业者的关系：替代有限，协作为主，强调人类在创新和战略层面的不可替代性。讨论AI技术快速发展对IT行业的影响，引出核心问题：AI是否会替代IT从业者？

AI提示工程测试的6大维度：提示工程架构师的质量保证框架

提示工程不是“写提示”，而是“设计提示的生命周期”——从需求分析到提示设计，从测试验证到上线监控，每个环节都需要系统的思维。而6大测试维度，就是你从“提示工程师”升级为“提示工程架构师”的“质量保证地图”。好的提示不是“写出来的”，而是“测出来的”。愿你用这个框架，告别“撞大运”式的提示调试，走向“科学验证”的提示工程之路。下一篇，我们将讲解“提示工程的迭代方法论”——如何用测试结果快速优化提示。