大模型

AI幻觉指大模型生成看似合理却不真实的内容。本文解释幻觉为什么会发生、常见表现有哪些，以及在工作和学习中识别与规避幻觉的实用方法，帮你把AI用得更稳更放心。

个人开发者选AI开放平台，重点看计价与免费额度、文档质量、模型丰富度、限流策略四个方面。本文给出每个要点的具体判断方法，帮你在写代码前选对平台，避免中途迁移的沉没成本。

Token是大模型处理文本的基本单位，也是API计费和长度限制的依据。本文解释Token和字数的换算关系、Token如何影响使用成本，以及减少Token消耗的实用方法，帮你看懂账单、省下费用。

RAG和微调是企业落地大模型的两条主流路线：RAG负责让AI先查资料再回答，微调负责改变模型的行为风格。本文对比两者适用场景、成本结构与组合用法，帮企业知识库项目在选型时少走弯路。

大模型上下文窗口决定了AI一次能记住多少内容。本文用通俗语言解释上下文窗口是什么、128K和1M的实际区别、不同任务需要多大上下文，以及超长上下文的常见误区，帮你按任务选型不花冤枉钱。