观仔科普：AI究竟是什么？
大家好，我是观仔。今天想和大家探讨一个热门话题：AI 到底是何方神圣？初次接触AI时，很多人都会感到惊讶：它似乎很懂我。无论是提问还是投喂文字、图片、表格，它都能迅速总结、解析、润色，甚至给出专业建议。但这并不代表它像人类那样真正理解世界。本期我们暂不探讨复杂的论文公式，而是通过生活中的比喻来剖析：文字积木、填空题、常见搭配、工作台、规则与权限。记住一点：AI很强，因为它擅长处理信息、发现规律并给出答案，但它缺乏人类的亲身经历。所以，我们今天拆解的重点不是“AI像不像人”，而是：它是如何将你提供的信息，转
AI大模型“胡编乱造”引官司：平台责任边界何在
“鱼律的AI观察”的第003篇文章近日，“某度AI生成虚假信息侵害律师权益案”二审宣判落幕，某度公司因其搜索引擎“AI智能回答”功能输出涉及南京李小亮律师的不实内容，被判定构成名誉权侵害，需书面致歉。自AI大模型问世以来，“机器幻觉”问题始终难以彻底消除，这类幻觉有时会给用户带来实质性的损害。然而，若凡出现幻觉便追究AI服务提供者（本文统称为“平台方”）责任，恐怕会对整个产业进步造成显著阻碍。那么，此类责任的判定究竟该遵循何种准则？事件回顾：执业律师为何身陷“牢狱之灾”？本案（李小亮诉某度公司名誉权纠纷案
识别AI的胡说八道：别被它的自信误导
如果你只用过一两次AI，可能会有一种错觉：这家伙什么都知道，回答得又快又自信。但如果你用过十次以上，多半已经遇到过这种翻车现场——它斩钉截铁地告诉你一个"事实"，你拿去一查，根本不存在。你回去质问它，它秒道歉："抱歉，我之前的回答有误。"这个现象有个专业名字叫"AI幻觉"。但我更喜欢的叫法是：一本正经地胡说八道。今天想聊一个反常识的观点：AI入门的第一课，不是学怎么用它，而是学怎么不信它。这个道理，我也是踩过好几次坑才悟出来的。有次我需要查一个行业数据，懒得翻报告，直接问AI："2023年中国咖啡市场的规
智能助手误判惹的祸 - 一次关于破壁机的争论
今晚实在忍不住想跟大家分享AI回复存在的典型疏漏问题。晚餐结束后，我照常整理、冲洗厨房用具，轮到刷洗破壁机时，忍不住随口抱怨起来。这台破壁机机身与玻璃容器连接的部位不够顺畅，擦拭冲洗都很费劲，清洁体验确实糟糕。坐在餐桌旁的儿子恰好听到了我的念叨，马上好奇地让我把机器拿给他瞧瞧。我便将破壁机递到他面前，他只粗略看了一圈，便很确定地表示，这只是普通连接部件，按道理完全可以拆开分别清洗。我赶紧跟他解释，这台破壁机是整体式设计，没法分开，硬拆只会直接把机器弄坏。可儿子不认同我的观点，坚定认为自己的判断没错，说着就
AI专家角色设定提升回答质量
🤖 智安说 · AI今日技巧2026-05-18 ｜ 早间第1条 ｜ 效率技巧B · 效率技巧🕐 5分钟上手 · 免费"专家身份"Prompt公式一句话让AI回答质量翻倍🙋 你是不是也遇到过……问AI写周报，结果像模板；让它给孩子讲解应用题，说的全是教科书废话？ 根本原因只有一个：你没告诉AI，它扮演的是谁。✨ 核心公式「你是一位 [具体身份]，请帮我 [具体需求]」📋 操作步骤（以豆包为例，其他AI同样适用）STEP 01打开豆包（抖音旗下，国内免费可用，无需翻墙）STEP 02提问前先给AI一个身份，
百度AI误传律师犯罪被判侵权
点击上方蓝字 关注我们文｜财新覃建行在搜索引擎百度上检索"所在地+自己名字+职业"时，南京李小亮律师发现下拉词条和"大家还在搜""相关搜索"等板块会出现"南京李小亮律师判刑了多少年"等内容。当他进一步搜索"李小亮律师被判几年"时，"AI智能回答"的答案是，李小亮因爆炸罪被判刑三年，并将其身着律师袍的照片一起展示。李小亮认为上述回答系虚假信息，且侵犯其名誉，将北京百度网讯科技有限公司告上法庭。一审、二审法院均认定，百度"AI智能回答"的上述内容构成名誉侵权，判令百度书面道歉。5月9日，李小亮告诉财新，百度公
AI提问避坑：拒绝瞎编套路与过时信息，让回答更可靠
现在几乎人人都会用AI：查资料、写文案、做攻略、解难题、写作业……效率确实提升了，可很多人都在反复掉进同一个局：把AI的每一句话都当真。你看到的回答往往看起来很顺、很“专业”，但实际可能是数据乱编、内容陈旧、满篇套话，甚至关键结论完全不对。踩一次可能只是返工改稿、闹个笑话；要是用于决策，就可能造成失误，甚至带来经济损失。多数情况下，AI并不是真有你想的那么稳定。真正让输出变得不靠谱的，往往不是模型本身不行，而是提问方式走偏。下面这份给普通人的AI提问避坑清单，简单直接、都是干货，读完就能立刻用，也更适合长
AI原生工程：监督微调(SFT)技术详解
SFT通过人工标注的"指令-回答"配对数据训练模型，使其掌握理解人类指令并给出恰当回应的能力，这是将"文本续写器"转化为"对话助手"的关键环节。大型语言模型演变为日常使用的AI助手通常需要三个步骤：预训练赋予模型知识基础和语言能力，但模型仅会"接续文本"而不懂得"回答问题"。SFT的目标就是教会它"面对用户提问时应该如何作答"。回顾之前课程中的例子："完成SFT后：表面上看变化微小，但这一步意义重大——