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别迷信大模型了,我在零食店扫了半年货架,悟出了这套“最小框”法
我负责的这个 AI 巡店项目,初衷很简单:给某全国连锁零食品牌的 万家门店做“陈列饱和度监控”。业务需求很明确:货架要是连续空缺超过10分钟,赶紧发告警叫店员补货。今天开始,分享一些想法
没有评测集,迭代就是拍脑袋:我在新项目里踩出的“四象限法则”
去年我做智能客服时,我写过一篇评测集的文章,当时用的是三分法:核心场景集(60%)、边缘场景集(20%)、高价值场景集(20%)。那会儿觉得挺完美的,今天有了新想法