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产品市场契合度(PMF)框架案例

Answer

以下是一些产品市场契合度(PMF)框架的案例:

  • HubSpot:在 2006 年,小企业面临高成本的营销渠道。HubSpot 意识到可以利用互联网的特性,提供内容、SEO 和电子邮件管理工具。他们创造了“入站营销”术语,并通过市场教育推动了小企业界的营销革命。
  • Square:解决了小企业无法接受信用卡支付的问题。他们将智能手机转变为移动信用卡终端,通过免费提供硬件和软件,赢得了早期采纳者的支持,最终成为新的标准。
  • Uber:重新想象出租车体验,创造了共享汽车市场。他们不仅要说服普通人成为司机,还需应对出租车工会、法规等挑战。其他人对困难的厌恶为 Uber 提供了更多市场机会。

这些案例表明,通过改变固有认知,找到新的解决方案,可以实现产品市场契合度,并在市场中获得成功。

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References

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

2006年,营销主要由广告、邮件和电话营销组成。这使得小企业处于不利地位,因为这些都是高成本渠道。布莱恩·哈利根和达默什·沙阿意识到有一种新的方式:小公司可以利用快速成熟的互联网的特性——博客、社交媒体、SEO、电子邮件通讯——以传统渠道一小部分的成本达到观众。[HubSpot](https://www.hubspot.com/)的一套内容、SEO和电子邮件管理工具为客户解决了这个问题。但是,为了让客户相信他们的方法并开始采用他们的产品,HubSpot需要在客户心中明确新的方式——使他们意识到旧的方式已破损并可以被更好的东西所替代。他们通过为他们的新方式创造一个术语——“入站营销”——甚至写了一本关于它的书来实现这一点。他们在市场教育方面如此有效,以至于这一想法获得了认可,并在小企业界引发了一场营销革命,推动HubSpot达到产品市场契合,甚至更远。

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

当Block(原名叫[Square](https://squareup.com/))首次推出时,他们要解决的困难现实是众所周知并且被普遍接受的:“仅限现金”。对于许多小企业或任何农贸市场来说,他们没有办法接受信用卡支付。消费者只能辛苦去寻找自动取款机,而商家则经常错失销售机会。杰克·多尔西和吉姆·麦克尔维的独到见解是,正在变得无处不在的智能手机,实际上可以有效地转变为移动信用卡终端。Square意识到这个所谓的生活固有事实实际上是一个它们可以解决的难题。但是,要想获得成功,就需要让世界看到它不再需要忍受这一痛点,并且足够信任Square的解决方案来采纳他们的新方式。为了激发这种顿悟并赢得早期采纳者的支持,他们会宣传这一产品,Square早期决定免费向商家提供硬件和软件,并稍后再找出商业模式。最终,Square成为了一个新标准。

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

你的新颖方法可能会替代现有市场(如Salesforce将CRM迁移到云端)或可能创造一个新市场(如Uber将出租车体验重新想象为共享汽车市场)。无论哪种方式,你在“改变固有认知”路径上可能会面临较少的竞争,因为改变现状的困难已经让其他创始人望而却步。为了成功,Uber不仅必须说服成千上万的普通人载着陌生人四处驾驶,而且还必须与出租车工会、当地法规和劳动法律打交道。其他人对这种困难的天然厌恶意味着你可能会获得更多的空白市场机会。

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现在有哪些GenAI原生应用验证了PMF?
目前,一些 GenAI 原生应用已展现出产品市场契合度(PMF)的早期成功迹象。例如,ChatGPT 成为增长最快的应用,在学生和开发者中具有很强的产品市场契合度;Midjourney 成为集体创意的灵感来源,据报道仅 11 人的团队就实现了数亿美元的收入;Character 推动了 AI 娱乐和伴侣领域的发展,创造了用户平均在应用中花费两小时的消费者“社交”应用。然而,尽管有这些成功案例,仍有许多 AI 公司尚未实现产品市场契合度(PMF)或拥有可持续的竞争优势,整个 AI 生态系统的繁荣也并非完全可持续。
2024-08-30
请找到 AI 用于知识管理的案例
以下是一些 AI 用于知识管理的案例: 1. 在法学领域,当模型培训针对组织内特定的基于文本的知识体系进行微调时,生成式人工智能可以有效地管理组织的知识。例如摩根士丹利正在与 OpenAI 的 GPT3 合作,微调财富管理内容的培训,以便财务顾问既可以搜索公司内部的现有知识,又可以轻松地为客户创建量身定制的内容。 2. 在构建高效的知识管理体系方面,可以通过一系列创新的 AI 应用来实现。比如,AI 可以通过分析工作模式和内容类型,自动生成提示词,帮助将信息和知识分类到 PARA(项目、领域、资源、档案)的相应部分,还能帮设计笔记标签系统。此外,知识助手 Bot 可以根据学习进度和兴趣点,定期推送相关的文章、论文和资源,实现渐进式积累领域知识。 3. 在代码库相关的知识管理中,Cursor 有针对大代码库精准找到相关函数,并利用其信息帮助撰写代码的功能。对于非开发性质的问答,它是一个天然的 RAG 引擎。在问答窗口使用特定操作时,它会先在当前文件夹下搜索并显示相关文档和相关度,最后用这些信息构建提示词完成生成。而且,它能与私有文档自然结合进行问答,并将新生成的见解沉淀成新文档,形成知识闭环,提高知识检索和管理的效率。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例: 在企业运营方面,包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询,以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域,协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,针对学生情况以及兴趣定制化学习内容,论文初稿搭建及论文审核,帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业,有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 在零售/电商领域,包括舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业,有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面: 活动宣传:用飞书文档制作活动宣传页面,用 AI 快速制作海报,用 GPTs 写人员分配和主持人台词,活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名:使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程:大家在线协同,一起编辑文档,演示时共同展示一个文档。 活动记录:有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具,还有很多乐趣等待挖掘,例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13
有AI在各个行业的案例吗
以下是 AI 在各个行业的一些应用案例: 汽车行业: 1. 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统:AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统,通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护:分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析:汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:如 Uber 和 Lyft 等,使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐:AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断:AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 其他行业: 1. 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,定制化学习内容,论文初稿搭建及审核,帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 游戏/媒体:定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 4. 零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,客户购物趋势分析及洞察。 5. 金融/保险:个人金融理财顾问,贷款信息摘要及初始批复,识别并检测欺诈活动风险,客服中心分析及内容洞察。
2025-04-12
用AIGC生成的单镜头循环视频案例
以下是一些用 AIGC 生成的单镜头循环视频的案例: OpenAI 的 Sora 视频生成模型:能够生成长达 1 分钟的视频,在时长、稳定性、一致性和运动幅度上表现出色。它可以根据提供的图像和提示生成视频,还能在时间上向前或向后扩展视频以产生无缝的无限循环。此外,能零镜头地改变输入视频的风格和环境,在两个输入视频之间逐渐进行插值创建无缝过渡,也能够生成图像。 Luma 视频生成工具 Dream machine 增加了尾帧生成视频的功能和循环视频生成功能。 智谱 AI 发布的 DiT 视频生成模型“智谱清影”,支持文生和图生视频,目前免费使用,加速生成需要付费。 此外,还有一些其他相关项目: Google 的 Genie 采用 STtransformer 架构,包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型,拥有 110 亿参数。 DeepMind 的 WaveNet 是一种生成模型,可以生成非常逼真的人类语音。 OpenAI 的 MuseNet 是一种生成音乐的 AI 模型,可以在多种风格和乐器之间进行组合。 ElevenLabs 的 Multilingual v2 是一种语音生成模型,支持 28 种语言的语音合成服务。 Stability 发布了 Stable Video 4D 模型,可以从视频中生成更多角度的新视频。 Pixverse 更新了 V2 版本 DiT 视频模型,支持 8 秒时长视频生成、细节和动作增强、支持最多 5 段内容一次性生成,无缝衔接。
2025-04-10
推荐知识库中用ai做学术的案例
以下是知识库中与用 AI 做学术相关的案例和信息: B 站 up 主的课程:每节 15 分钟,免费且内容好,涵盖 AI 艺术字等。 炼丹操作:16 号晚上中老师会带大家动手炼丹,炼丹需提前准备一些图,会让老师提前发布内容让大家准备。 高效 PB 及相关案例:高效 PB 投入力度大,有厉害的伙伴,案例在社区,有多种 battle 方式,会有菩萨老师专门介绍。 初学者入门推荐:推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 经典必读文章:如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。 历史脉络类资料:整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 6 月 29 日更新:翻译完 a16z 推荐的 AI 典藏文章其中两篇:。
2025-04-01
有AI+游戏的最新案例吗
以下是一些 AI+游戏的最新案例: 由 5 人独立游戏工作室 Proxima 开发的 AI 冒险独立游戏 Suck Up!上线三周油管播放超千万。这是一款沙盒社交冒险游戏,团队尝试加入了名为 Nemo 的 AI NPC,基于 LLM 驱动,Nemo 能在接收到用户命令或其他线索后,调动感知、记忆,并转化为可执行的游戏行动。去年上半年,该工作室因获得 160 万美元投资引起轰动,上线后也受到资本关注。玩家对其玩法和模式提出了很多创意想法,如设计成就系统、上线多人模式等。 开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》,是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游,最大突破是制作出了与游戏完美融合的 3D AIGC 技术,可在游戏中实时生成角色皮肤。 2024 年 Bitmagic 释出的《Roleverse》平台,可在平台内使用提示在游戏内定制角色,对角色进行缩放、挤压和拉伸,也能轻松对游戏世界进行编辑。 AI 技术在游戏行业的应用由来已久,且不断发展。从最初的简单内容和随机元素生成,到辅助游戏设计,再到如今能够生成更复杂的游戏内容,如动态场景、智能 NPC 行为等。AI 对游戏创作的影响包括美术与风格、剧情与叙事、关卡与玩法、音效与音乐、测试与优化等方面。同时,AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,游戏还能成为 AI 模型能力的最佳试验场。
2025-04-01
prompt 框架
以下是关于 prompt 框架的相关内容: 格式: 常见的格式包括 Markdown(兼容性强,适用于写公众号文章、百家号文章等)、无序列表、有序列表、表格(更清晰直观,适用于对比数据等)、图片(具有随机性,可搭配生成 PPT)、二维码(将链接以二维码图片展示)、Latex 公式(面对数学问题时使用,能渲染出美观的公式,但目前官网对于行内公式的渲染不稳定)、代码(适合程序员指定需要撰写的代码,也方便复制内容)、JSON 格式(ChatGPT 可以以结构化数据形式输出信息,方便应用程序处理和解析,常用于程序员开发应用程序调用 API 时)。 关键框架: ICIO 框架:包括指令(执行的具体任务)、背景信息(提供执行任务的背景和上下文)、输入信息(大模型需要用到的信息)、输出信息(明确输出的具体要求,如字数、风格、格式)。 BROKE 框架:通过 GPT 的设计提示提升整体反馈效率,包括提供足够背景信息、角色设定、目标明确、结果定义、调整。 CRISPIE 框架:包括能力和角色(期望大模型扮演的角色洞察,提供幕后洞察力、背景信息和上下文)、声明(简洁明了的说明希望完成的任务)、个性(回应的风格、个性或者方式)、实验(提供多个回答的示例)。 律师使用 Prompt 的建议框架及格式: CRISPE 框架: Capacity and Role(能力与角色):例如,你是一名专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight(洞察):提供背景信息和上下文,如处理一起复杂的合同纠纷案件,向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement(陈述):直接明确期望 AI 完成的任务,如要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality(个性):明确希望 AI 以什么风格或方式回答。 Experiment(举例)。 零样本思维链(Zero Shot Chain of Thought,ZeroshotCoT):研究了 CoT prompting 的后续发展,引入了一种简单的零样本提示方法。在问题结尾添加相关提示词,能让大语言模型生成回答问题的思维链,并从中提取出更准确的答案。
2025-04-10
分析程序员在AI能力上的不同维度,比如AI框架,AIPrompt等
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析,包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面: AI 框架: PromptPal:专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具,是一个集中化平台,便于在 AI 项目中管理提示,实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向: ChainForge:开源的可视化编程环境,专门用于测试大型语言模型(LLMs)的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化,具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向: AI Prompt: Promptknit:为 AI Prompts 测试提供服务的平台,可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站: 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议: 明确 Prompt 是给人工智能(AI)系统提供的信息或问题,用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式:CRISPE 包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。例如,在处理合同纠纷案件时,为 AI 赋予角色和能力,提供背景信息和上下文,明确期望其完成的任务,设定回答风格等。
2025-04-09
提示词框架
以下是关于提示词框架的相关内容: 一、Vidu Prompt 基本构成 1. 提示词基础架构 主体/场景 场景描述 环境描述 艺术风格/媒介 调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、主体物分散的句式描述。 避免模糊的术语表达,尽可能准确。 使用更加流畅准确的口语化措辞,避免过度文学化的叙述。 丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。 2. 提示词与画面联想程度的说明 为了帮助更好地理解,使用单帧图像作为例子介绍提示词与画面联想的关系。 基础词:玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词 LOVE。 适度联想扩充:花园里(具体的位置描述)的透明(材质描述)玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词 LOVE,周围满是盛开的鲜花(具体的位置描述/环境描述),和煦的阳光洒满整个花园(环境描述),Claude Monet(艺术家风格),印象派风格(艺术流派风格)。 联想关键点: 具体详实的位置描述/环境描述:笼统来讲就是在进行构图,可以帮助构建画面的基本呈现效果。 艺术风格描述:进一步提升效果和氛围,统一画面风格。 二、小七姐:Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(二) 如果拿到由四个词语组成的提示词框架无从下手,可以这样做: 恭喜你,写出了第一个提示词,它是: 请告诉我如何用下列四个词编写一个框架性的提示词(prompt)? 情境: 任务: 行动: 结果: 请回忆写出这条提示词的过程。 最后复习本节课的三步走: 1. 懂原理 2. 找需求 3. 用框架 下课啦~ 我是 prompt 学习者和实践者小七姐,欢迎链接我交流 prompt 相关知识:se7en319
2025-04-01
形成指令让AI根据我的论文框架写论文
以下是为您提供的让 AI 根据论文框架写论文的相关指导: 1. 提供详细的背景信息:如您的个人经历、研究主题等,类似于“我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件,比如我 6 岁时父亲去世,但我仍然认为我有一个相当快乐的童年……”这样具体且全面的描述。 2. 结构化组织内容:使用编号、子标题和列表来使论文条理清晰,例如规定概述内容解读结语的结构,或者分标题阐述不同部分。 3. 明确文章结构:包括开门见山且能引起目标群体悬念的标题,说清楚要解决的问题及背景、可能导致的损失的第一部分,以案例引入的第二部分,对案例进一步分析的第三部分,以及给出具体操作建议的第四部分。 4. 丰富细化内容:先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改,然后一段一段进行细节描写,可采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧,确保内容具体且前后一致。 5. 注意语言风格:可以自己定义,也可以根据文章生成对应语言风格关键词让 AI 遵循。 6. 遵循相关要求:比如某些比赛对作品的字数、修改限制等。 需要注意的是,虽然可以利用 AI 辅助写作,但并非提倡这是道德的使用方式。同时,如果是接收方,最好为组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。
2025-03-30
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
详细讲解一下ragflow框架,同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势,在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的?
RAG(检索增强生成)是一种有效的解决方案,下面为您详细讲解: RAG 工作流程: 1. 检索(Retrieval):如同在图书馆中,系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强(Augmented):对检索到的信息进行筛选和优化,挑出最相关和有用的部分。 3. 生成(Generation):将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员,综合起来: 1. 检索:从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强:筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成:整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势: 1. 成本效益:相比训练和维护大型专有模型,实现成本更低。 2. 灵活性:能利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势: 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息,并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化,生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面,目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是,RAG 也存在一些缺点,比如相比于专有模型的方案,回答准确性可能不够。
2025-03-28