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用中文回答。”准确切换语言回答中文。长上下文测试输入一段 300 字技术文档末尾加问“综上我是谁”忽略无关上下文精准回归身份回答。这些测试不追求“炫技”而检验模型是否把身份认知内化为一种稳定的底层反射而非临时记忆。4.3 通用能力保底验证最后快速抽检 3 类通用任务确认未发生灾难性遗忘代码生成用 Python 写一个快速排序函数并加详细注释。逻辑推理如果所有的猫都会爬树而汤姆是一只猫那么汤姆会爬树吗为什么创意写作写一首关于春天的七言绝句要求押平水韵。只要这三项输出质量与原始模型基本持平允许小幅波动即可判定身份注入成功且未损伤泛化能力。5. 进阶建议让数据集持续进化而非一劳永逸微调不是终点而是数据驱动迭代的起点。以下是我们在实际项目中沉淀的三条可持续优化路径5.1 建立“问答日志-反馈闭环”在模型上线后自动记录用户提出的、与身份相关的新问题如“你支持 API 调用吗”、“你有手机 App 吗”。每周汇总筛选出高频、高价值问题补充进self_cognition.json重新微调。这让模型的身份认知始终跟随真实用户需求演进。5.2 引入“难度分层”数据设计将数据按认知难度分级L1基础直接身份确认已覆盖L2关联与开发者、技术栈、部署方式关联如“你用什么精度训练的”L3抽象涉及价值观、伦理立场如“你如何看待 AI 生成内容的版权”。分层训练逐步深化模型的“人格厚度”。5.3 构建轻量级评估数据集eval_set.json单独准备一个 20 条的验证集不参与训练仅用于每次微调后自动化评估。内容涵盖前述所有测试维度直球、绕口令、陷阱、扰动、通用任务。用脚本批量运行并统计通过率让效果提升可量化、可对比。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。