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缓存增强生成（CAG）通过预加载知识并缓存键值对，完全省去实时检索步骤，显著提升推理速度和准确性，降低延迟，在知识密集型任务中表现优于传统RAG，尤其适用于文档规模可控的场景，无需外部数据库查询。

VLX-Seek以3B参数规模，通过将物理实体转化为regiontoken的机制，将定位任务转为候选区域检索，在MSCOCO、开放词汇检测、指代表达理解与实例计数等任务上超越GeminiPro等大模型，有效解决端侧VLM细粒度定位不准的难题。

AI落地后提效的价值易因人力空耗而蒸发，管理者需通过价值重定向将员工解放出的时间投入高价值工作，并跟踪单兵产出拐点与核心人才留存率两个指标，确保提效转化为真实增长。

AI落地的成本逻辑需区分显性与隐性成本，隐性成本常高3-5倍。应以“存资产”思维看待前期投入，将老员工经验转化为数字家产。回本信号包括新人交付速度提升和老手审活时间缩短，标志进入收租期，实现长期降本增效。

企业引入AI需明确权责，原则是AI负责产出，人承担最终责任。通过分离生产与审核流程、建立奖励机制，让员工专注终审把关，消除防御性工作，避免责任推诿，从而实现人机高效协作，提升工作效率与质量，并降低运营风险。