这就是“附带证据”真正的含义。不是我们最后才写的一份报告——而是随工作一同流转的四件实物,在每次发布到达你的用户之前为其把关。
答案绑定于真实、被引的来源——而非模型的想象。你能把每一项断言追溯到它的出处。
一套评测套件按阈值为每次发布打分。达不到标准,就不发布——绝不凭感觉破例。
每一次输出都经过策略与安全检查。系统会拒绝它不该做的事,而这次拒绝会被记录。
当置信度低或事关重大时,在任何东西到达用户之前都有人在环——这是设计使然,而非兜底手段。
证据背后的几个项目——涵盖 AI 原生交付、其下的基础,以及独立保障。数字是我们会报告的那一类;真实结果将取代这些占位。
带人工复核的、有据可溯的大模型工作流——交付到生产环境时附带其证据。
把遗留的 PHP/JS 重构为干净、面向 AI 的代码库,其后的数据也已整洁。
在任何新建设开始之前,审计并稳住接手的代码、基础设施与厂商。
客户证言将出现在这里——最好的那种,会点出我们消除的恐惧,而不是用到的技术。
「案例」会深入剖析少数几个项目——发现、书面审批、受控上线与结构化交接——把交付结构端到端铺陈开来。