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在 2026 年的企业环境中，由于 Agentic AI 的普及，软件不再仅仅是执行预定义代码的静态指令集，而是变成了具有推理、规划和执行能力的“数字员工”。然而，传统的监控工具往往只记录了“结果”（Metrics 的突变、Logs 的报错），却丢失了“原因”（谁、在什么时候、做了什么变更）。他们希望利用 SaaS 厂商提供的先进 AI 分析能力（控制面），但要求原始遥测数据保留在自己的云账号下的

百考通AI：留学生Turnitin AIGC率从88.3%降至9.88%的实战揭秘

随着AI技术在学术写作中的普及，海外留学生面临着一个全新挑战：如何在合理利用AI工具提高效率的同时，避免被Turnitin等系统误判为学术不端？例如，AI生成的文本中常见的“On the one hand...On the other hand...”这类模板化句式，很容易被系统标记。对留学生而言，百考通AI更像是一根“学术手杖”，在崎岖的学术写作道路上提供必要支撑，而非替代行走的能力。正是针对这

大模型面试题52：LLM如果在训练过程中loss值出现spike应该怎么办？

小白急救：停更→回滚→降LR→裁剪梯度，先保住训练不崩溃；进阶排查：查数据→查优化器→查硬件，找到spike的根因并解决；深层预防：预处理保守配置+训练中实时监控，从源头规避spike。先止损，再溯源，最后预防。