中国交通标志目标检测数据集：58类别 | 目标检测
本数据集含12000张高清图像、58类中国国标交通标志（限速/禁令/指示/警告），YOLO格式全人工精标，覆盖复杂光照、天气、遮挡等真实场景，专为自动驾驶TSR任务优化，支持YOLOv5/v8/v11等主流模型训练与车载部署。（239字）
域分类实验 — 最终评测报告
本报告通过200次API调用与双平台（Coze/DP）MT-Bench评测，证实“正确学科框架”（C1）显著提升大模型政策分析质量（均分8.44），优于裸问基线（6.81）和错误框架（3.63）；身份引导效果接近框架（8.06）。域路由价值呈问题依赖性：跨学科越复杂，增益越显著（最高+2.5分），但错误路由代价更大（-47%）。建议保守路由、优先用于高常识距离任务。
域分类实验 V2.0
本实验系统评估学科框架对AI跨域分析质量的影响，采用8个真实政策问题、6种提示条件（含正确/错误学科路由、通用框架等）与240次调用。核心发现：显式学科标签（C1）与“匿名化”的公共政策四维框架（C5）效果相当（R比例≈44.6% vs 44.8%），表明**分析方法论比学科命名更关键**；而伪专家提示（C4）效果最差（16.4%）。实验揭示了当前“通用框架”实为特定学科范式的伪装，为后续纯净对照实验（V3）奠定基础。（239字）
Goal × Loop搭配指南：长任务自动化落地老金给你讲明白！
本文直击AI使用误区：把“许愿”当“目标”。指出多数人失败源于goal模糊——无读者、无验收、无边界。提出可验收goal五要素（对象、结果、交付物、约束、验收标准），并给出文章、副业、AI助手三大场景的改写范例，辅以state管理、loop设计与prompt自举实操，助你从“求AI帮忙”迈向“精准协同”。
