关注方向
塑造平台的
关键问题。
长流程任务
研究上下文限制与请求协商如何影响实际的多步任务。
更多输入形式
研究语言、视觉输入、图像工具和语音如何融入清晰的开发流程。
稳定接口
通过熟悉的 API 请求格式，让模型能力更容易接入。
研究主题聚焦于模型、工具和部署环境中的实际选择，帮助打造更可靠的 AI 工作流。
研究与工程
让模型能力
转化为 实用系统。
Dr.Panda 研究关注可靠 AI 产品背后的问题：模型如何通过稳定接口处理上下文、工具和多模态输入。
研究札记
先看依据，再谈
更大结论。
我们探索上下文管理、工具使用、多模态输入和部署边界的实用评估方法。每个问题都从贴近团队实际构建方式的工作负载出发。
研究札记研究资料方法与背景
研究札记将模型版本、评估方法与已知限制放在明确的工作负载背景下讨论。
评估视角
有价值的回答
需要经得起检验。
可靠的 AI 系统需要将模型能力、审慎评估、可依赖的工具和围绕真实任务设计的工作流结合起来。
上下文质量
任务跨越多轮对话、长文档或不断变化的计划时，模型能否保留重要限制？应分别评估检索、遗漏和过时指令。
可靠执行
评估模型能否选择正确工具、提供有效参数并从常见错误中恢复。正确的最终回复不能掩盖不安全或重复执行的操作。
文本以外的输入
图像和音频有各自的限制，例如分辨率、转写质量、语言覆盖和时间同步。媒体链路应与负责总结的模型分开测试。
私有化部署问题
研究完整的
请求链路。
模型质量只是部署式 AI 系统的一部分。路由、数据处理和客户端行为都会影响功能对团队是否实用。
数据边界
明确每项输入会发送到哪个服务、凭据如何保存、数据会保留多久。为请求链路中的每项服务定义清楚的数据边界、凭据管理和保留策略。
延迟与回退
记录端到端响应时间、超时行为和回退路径。重试过程应清晰可见，不能悄悄重复执行高成本操作。
实用研究流程
让下一次测试
回答一个问题。
从工作负载开始
写清真实任务、预期输入、可接受延迟和有用结果的判断标准。样例应能代表实际使用者的需求。
保持条件一致
比较不同路径时使用相同提示词、工具和数据。综合记录质量、速度、上下文用量和失败情况，不要只看单一分数。
同时说明限制
发布研究结果时，应同时说明模型版本、日期、方法和已知限制。无法复现的结论不纳入公开资料。
一致的研究流程有助于团队比较方法、理解取舍，并将一个实际问题转化为下一次有效测试。