AI教程

先提炼文本的受众、节奏、段落结构和信息密度，再用这些通用特征写新稿。不要要求复制在世作者的独特风格，也不要把生成稿冒充原文。

阅读评测时先查模型版本、日期、题集和评价方法。公开基准只能提供参考，仍要用自己的脱敏任务验证输出、成本和失败边界。

网页聊天通常通过浏览器使用；API 需要在开发环境配置；代码工具另有安装与权限边界。先选入口，再按官方当前说明完成最小验证。

不要用一次回答或转述排行榜下结论。准备有标准答案的任务、容易出错的反例和评分规则，记录模型 ID、输入、输出与人工复核。

聊天订阅、开发者 API 与第三方平台可能有不同账单。先核对官方当前套餐或控制台价格，把输入、输出、重试和团队使用分别记录。

从 CVAT 导出传统 YOLO 标注后，按 obj.names 和归一化坐标核对类别、框和图片文件映射。

用 PaddleOCR Table Recognition V2 将图片表格导出 XLSX、HTML 与 JSON，并核对表头、行列和数值。

在 CVAT 确认可用 SAM interactor 后，用正负点生成杯子掩码，人工核对边缘及标签，并说明部署前提。

按官方 Gemini 图像 API 上传本地图片并提问，逐项对照原图核查物体、颜色和位置，说明认证与模型限制。

模型是否能提出操作建议，与工具是否真的执行、能执行到什么范围是三件事。先在无敏感数据的隔离环境测试，并在人类确认后再执行写入动作。