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讀這篇才意識到，我們折騰了這麼久模型版本和上下文長度，其實一直在優化流水線速度，卻忘了裝質檢閘門。Hermes 的思路挺工程化的，值得試。
> 原文作者：@EXM7777
> 編譯：Peggy
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編者按：AI 生成內容的「垃圾化」，往往被歸因於提示詞不夠好、模型不夠強，或上下文不夠完整。但這篇文章提出了一個更接近工程系統的判斷：問題不在輸入側，而在輸出側。
作者認為，很多人已經反覆嘗試過改寫 prompt、升級模型、開啟記憶、堆疊上下文文件，但 AI slop 仍會反覆出現。原因在於，這些方法都在優化「生成」本身，卻沒有建立一套穩定的品質控制機制。就像工廠不會只依賴工人的手感來決定產品是否出廠，AI