批处理
Batch processing
学到 认得 就够：听到能明白
你可能会说
“我有上千条已经授权的摘要要分类，不需要立刻看到每条答案；批处理与一次把所有材料发给聊天助手有什么不同？”
批处理把许多独立请求组织成一个可跟踪的作业，异步执行后收集结果；它重在调度和状态管理，不是让模型一次理解全部材料。
使用 AI
科研里的例子
给每条政策摘要分配稳定编号，批处理返回同一编号及主题分类；失败条目单独重试，不重新覆盖已经人工修正的结果。
每条请求仍应有独立标识、输入和输出约定，作业可以包含部分成功、失败或过期。服务商的 Batch API 可能提供不同的计价和时限，但这些是具体产品条件，不是批处理的通用属性。科研处理中尤其要保持原始记录与结果的一一对应，先用小批量检验分类规则，再扩大规模；不能因为运行完成就默认所有条目均处理正确。
判断
亲手检查一次
先检查成功、失败和缺失数量是否与输入对齐，再抽查边界类别；保留请求编号和错误记录，确保恢复时不重复处理。
它做不到的
批量执行不代表自动内容审核，也不一定按输入顺序返回；一次提交越多，不会使分类标准或引用判断自然更可靠。
增量，由你来写
读完这张，你的理解变了什么？
留言功能会在后面的版本开放。现在可以先在 X 上 @knowledgedelta 告诉我。