锐知 - 全球认知雷达微调之外：能自我进化的推理支架
微调把能力绑定在某个具体模型版本上，新模型发布后优势容易消失。支架路线把能力沉淀在上层系统里，换模型时可复用。理解这一取舍，有助于在立项时评估长期维护成本。
在大模型上做产品的人，几乎都遇到过同一个尴尬：刚花大力气把模型调好，新一代基础模型发布，效果就被超过了。此前的投入要不要继续追加，团队要不要推倒重来，都成了难题。 Poetic 联合创始人兼联席 CEO 伊恩·费舍尔在访谈中提出的思路是，不再把赌注压在微调某一个具体模型上，而是做一层可以复用的推理系统。他把这层系统比作高跷，踩在基础模型之上，模型换了，高跷还在，甚至能站得更高。 微调为什么让人为难 费舍尔曾在谷歌 DeepMind 做过约十年研究，此前还创办过移动开发工具公司
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