01 / 实验问题

目标不是比较哪一个模型“最强”,而是观察在资料不能离开本地的情况下,一个轻量工作流能否稳定地回答可追溯的问题。

02 / 我记录三件事

  • 模型是否能找到正确片段,而不是只找到相似关键词。
  • 模型是否会把推测和资料原文区分开。
  • 当资料不足时,模型是否愿意明确说“不知道”。

03 / 初步结论

检索质量、切片方式和引用格式对体验的影响,往往比模型参数规模更直接。一个不完整但诚实的回答,通常比一段没有来源的流畅文字更有用。

本地 AI 的价值不只是隐私,也是一种对信息边界的重新掌控。
LAB LOG
本页为个人实验记录,硬件、模型版本和数据集信息将在正式复现实验时补充。