上海 FDE 交付节奏：周报里该写什么 AI

结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。

体感两者都要。同样一段话，放在官网博客与放在IEEE引用体系里，模型信任度可能不同。我们会尽量争取第三方评测、行业协会、以及可验证的客户案例。

当然，背书不是吹牛，证据链要完整。

有时候小细节决定引用：参考文献格式、表格来源标注、作者与审核信息。

有没有同学研究过「页面元信息」对引用的影响？

安全合规也提一嘴：抓取与日志里别存用户敏感信息；对外分享样例要脱敏。企业AI落地监测很容易越做越深，但边界要先划好，免得过线后补救成本爆炸。我们法务会定期抽查采样截图与存储策略。

我个人很看重「文本证据」留存：不只存指标，还要能回到当时模型回答的大致片段（在合规前提下）。否则业务方问你「为什么这周掉了」，你只能猜。证据链短，沟通就长。

如果你也在搭类似系统，欢迎跟帖细化：你们的问题集怎么分层？是按漏斗阶段分，还是按产品模块分？我们两种都试过，目前倾向漏斗+模块的二维表，维护成本高一些，但解释性更好。

顺带补一句我们内部的流程：所有监测指标变更都会走一个小型RFC，写清楚动机、影响面、回滚方式。听起来重，但能避免「某人改了一行配置，全公司报表失真」这种事故。企业AI落地业务对数据信任要求很高，一旦数字不可信，后面内容策略全白做。