AI教程

用 scikit-learn 在数值表格上完成分层划分、标准化、逻辑回归训练和预测，并用多数类基线与混淆矩阵检查结果。

从开发主体、仓库、模型名和调用入口四项查起；不同项目可被同一平台提供，也不代表它们是同一个模型或互为版本。

让视觉模型只负责图像描述或结构化提取，让文本模型负责基于该结果的归纳；保留原图、提取结果和最终回答，方便逐层核对。

先明确设备是否只负责采集、是否必须离线、请求是否能出网，再测试端到端延迟和断网时的降级行为。

用发布仓库、版本标签和许可证文件核对；模型能力相近、某个服务可调用另一个模型，都不是代码复用的证据。

不要根据回答风格判断模型来源；依次检查控制台的模型 ID、请求地址、供应商文档和返回中的模型字段。

把“能对话”的模型、“会调用工具”的智能体和“会写业务数据”的自动化分开评估；先用只读工具验证输入、调用和结果。

先准备不含敏感资料的办公改写、表格提取和代码解释任务；看输出能否复核、是否需要 API 和团队账号管理，再做选择。

先选定精确模型和量化方案，阅读模型卡与许可，再在自己的硬件上跑最小请求；显存数字不能单独证明可稳定运行。

先列出要使用的具体入口和模型名，再用三个固定任务记录事实准确性、格式遵守和复核成本；不要把品牌名当成固定能力。