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随着LLM的广泛应用，其生成内容的准确性和可靠性成为AI落地的关键挑战之一。幻觉（Hallucination）现象，即模型生成与事实不符或虚构的信息，不仅影响用户体验，更可能带来实际风险。本文将系统性分析LLM幻觉产生的根本原因，探讨其在实际应用中的优缺点，并结合RAG、SFT、强化学习、思维链、Agent Workflow等技术，提出多维度的优化方案。旨在为构建更可信、可控的大模型应用提供理论基础与实践路径，助力AI迈向更高的可靠性与价值创造。
本文系统性地阐述了自然语言转SQL（NL2SQL） 技术如何让非技术背景的业务分析师实现数据自助查询，从而提升数据驱动决策的效率与准确性。
在 AI 浪潮席卷全球的今天，AI CODING 已经不是企业研发团队的可选项，而是必选项。 如果你是企业研发团队的负责人、 AI CODING 落地推动者或希望在工作中正在使用 AI CODING 工具的一线开发者，或多或少遇到一些落地困难，这篇文章结合日常团队的探索与实战，为你及你的团队提供一份可执行的 AI CODING 落地指南，欢迎和大家一起交流、探讨，也欢迎大家贡献更多相关 AI CODING 的优秀实践，相互学习，共同进步。
本文系《美团智能头盔研发实践系列》的第二篇文章，围绕智能头盔如何通过主动安全和被动安全相结合的方式有效保护骑手，主要包括智能头盔骑行通话质量强化、智能语音助手、碰撞摔倒监控等三项软件能力。
本文系《美团智能头盔研发实践》系列的第一篇文章，聚焦硬件设计维度。针对外卖骑手传统头盔佩戴体验不佳等痛点，从安全保障、体验优化、效率提升三大方向切入，详细解析安全防护、多传感器预警、通风减重、长效续航、音频降噪、工艺控制等关键技术，并提炼研发过程中行之有效的设计经验。
