- 闭源商用模型与开源自托管模型如何权衡决策？
建立十维度评估矩阵，关键维度包括：数据隐私（闭源模型可能记录交互数据，开源可私有化）、推理成本（闭源按token计费，适用于波动负载；开源需采购GPU服务器，适合稳定高并发）、定制能力（开源允许全参数微调或LoRA，闭源仅支持提示词工程或微调API）、合规认证（金融、医疗等强监管行业要求模型运行于境内可信环境）。推荐混合策略：日常通用任务调用闭源API，核心业务数据使用微调后的开源模型（如Qwen-72B或Llama 3 70B）部署于企业私有云。 - 评估AI供应商时应该执行哪些技术测试？
设计“三阶段验证协议”：① 功能正确性测试——使用1000条真实业务数据（经脱敏），计算精确率、召回率、F1分数，并与基准模型对比；② 鲁棒性测试——对输入施加轻微扰动（同义词替换、数值±5%、OCR识别错误），观察输出稳定性，若准确率下降超过15%则为脆弱模型；③ 极限性能测试——测量P99推理延迟、最大并发吞吐量、长文本（16k tokens）下的遗忘曲线（即模型是否在末尾丢失早期信息）。要求供应商提供模型卡（Model Card）和透明度报告。 - 合同与服务等级协议（SLA）中必须包含哪些AI特有条款？
① 数据隔离承诺：供应商不得将企业输入数据用于任何形式的模型训练、调优或分析，并支持定期删除；② 输出版权归属：明确生成内容的著作权归企业所有，供应商放弃所有权利主张；③ 责任边界：当AI输出导致企业第三方侵权（如生成内容侵犯他人版权）时，供应商应承担的比例责任；④ 模型更新通知：供应商更换或升级基座模型时需提前30天通知，并提供新旧模型的A/B测试报告；⑤ 可审计性：企业有权在安全环境下对供应商的推理日志进行抽样审计，验证数据处置合规性。
企业如何技术性地评估与选择AI供应商？