证据优先
结论来自可追踪材料;证据不足时明确保留不确定性。

我构建从数据平台到生产级智能体的可验证 AI 系统,同时保留证据、权限边界与人的最终判断。
我是廖秀亚(Alex Liao),一名 AI 工程师与技术顾问,工作覆盖数据平台、LLM 应用、机器学习、研究原型与机器人仿真。
我的工程方法重视数据质量、可追踪性、人机审核、故障恢复、部署复现与端到端交付。这里展示的系统,不只说明用了什么模型,也说明它如何被约束、如何验证,以及失败时如何恢复。
结论来自可追踪材料;证据不足时明确保留不确定性。
身份、主题、深度与有效期共同决定系统可以披露什么。
自动化负责规模与速度,人类保留关键判断与最终责任。