绝大多数企业 AI 项目未能投入生产，原因并非模型限制或数据问题，而是管理 AI 交互的“约束”或循环。团队通常专注于优化提示和模型，却忽视了多轮交互中与 token 累积和上下文增长相关的二次成本扩展。这种忽视实际成本函数的做法，是 AI 项目在生产环境中高失败率的主要原因。 AI
影响 强调了 AI 部署的一个关键运营挑战，着重指出需要关注比模型调优更具成本效益的交互循环设计。
排序理由 文章讨论了企业 AI 项目中的一个常见问题，但并未发布新产品或研究发现。
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