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开源 vs 闭源 LLM 2026：商品化陷阱
顶尖模型差距缩小，模型选择已非关键。本文分析商品化趋势下，真正的护城河何在。
LLM 安全护栏：Prompt 注入与数据外泄防护
Prompt 注入、数据外泄与输出操纵是 2026 年真实攻击面。本文给出输入清洗、输出校验与审计的工程化方案。
领域微调 2026：小团队也用得起的 Fine-tuning
通用模型商品化背景下，领域微调成为护城河。本文梳理 2026 年微调的工具链、成本与选型。
AI-Native vs AI-Augmented：架构分水岭
2026 年，AI-Augmented 与 AI-Native 已是两种不同架构。本文拆解核心差异、必备能力与改造成本。