构建稳定的人工智能系统:设计LLM以实现稳健性能research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月16日 20:30•发布: 2026年2月16日 20:21•1分で読める•Qiita AI分析本文探讨了如何通过战略性地放置大语言模型 (LLM) 来创建稳定的 AI 系统。它强调了架构设计的重要性,展示了如何将 LLM 与核心控制循环和决策过程分离,从而实现更可靠和可预测的性能。这是构建更强大和可靠的 AI 应用程序的关键一步。要点•将 LLM 与核心控制循环分离是系统稳定性的关键。•这种架构防止了职责的混淆,促进了清晰度。•LLM 最好用于建议和分析,而不是直接行动。引用 / 来源查看原文"LLM 功能强大,但如果把它放在错误的位置就会变成毒药。明智地使用 LLM 不是要相信它的能力,而是要质疑结构。"QQiita AI2026年2月16日 20:21* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Unity's AI Leap: Crafting Casual Games with Natural Language较新Claude Cowork's Global and Folder Instructions Examined: A Deep Dive相关分析research深入研究Claude Cowork的全局指令和文件夹指令2026年2月16日 20:30research谷歌的AI愿景:与杰夫·迪恩的深度对话2026年2月16日 19:17research数学、CS & AI Compendium: AI爱好者的宝藏2026年2月16日 18:47来源: Qiita AI