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FDE落地实战 12|高考志愿AI,怎样给建议而不是替人做决定?

FDE落地实战 12|高考志愿AI,怎样给建议而不是替人做决定?

导语:高考出分后的几天里,一个家庭要同时理解省级投档规则、当年招生计划、院校专业组、选科限制、招生章程、历史位次、学费、城市、专业兴趣和长期发展。AI很容易把这些复杂信息压缩成一句诱人的话:“这所学校录取概率很高,建议冲。”问题在于,历史录取不是今年结果,偏好也不是系统替考生作出的权重;招生计划、报考分布、专业规则和个人约束任何一项变化,都可能让精确标签变成...

FDE落地实战 11|合同审查AI,怎样减少漏检而不是制造幻觉?

FDE落地实战 11|合同审查AI,怎样减少漏检而不是制造幻觉?

导语:一份四十页的采购合同交给AI,几秒后系统列出十二项“高风险”:违约金过高、责任上限缺失、知识产权归属不明,还附上法律依据。业务负责人觉得比人工更快,法务却在复核时发现,真正决定能否签约的主体资格限制没有被识别;一条引用已经失效;另两条所谓“法规原文”根本不存在。法律AI最危险的失败,不是措辞不够像律师,而是它用流畅解释掩盖漏检、错引和不一致。本篇以合同...

RAG 找答案,Wiki 长知识

RAG 找答案,Wiki 长知识

我们之前给客户做过一个背调系统方案。用 RAG 查企业材料,自动生成背调报告。听起来很成熟,检索加生成,标准管线。报告出来了,版式漂亮,引用齐全,语气笃定。不过,财务数字是错的。营业收入、净利润,整段数字对不上材料。有的是编的,有的是把别处的数挪了过来。看起来比真的还真。关键数字不对,报告就没法用。材料里明明写着数,模型为什么不抄材料。后来我想明白了,这不是...

大促第一分钟就超卖:商城下单的库存一致性、防超卖与补偿实战

大促第一分钟就超卖:商城下单的库存一致性、防超卖与补偿实战

结论先说:商城一到大促就超卖,根因不在库存数字本身,而在"扣减"这件事没有一个原子动作——多个请求同时改一个字段,谁快谁先写,超卖就成了必然。本文复盘一次连锁零售商城大促首分钟超卖 47 件的线上事故,讲清扣减的三种方案、超时释放与对账补偿,把"库存又对不上了"变成可验证的一致性。

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