微调回来了，但这次是为了省钱，不是为了让模型更聪明

微调回来了，但理由变了：2026 LLM Fine-tuning 从能力增强到成本工程

2026年，工程团队重新捡起微调，目标变了：不是给模型灌新知识或提升推理能力，而是把高频、窄领域的推理成本打下来。FermiSense用Qwen3.5-9B做电商审核，每千次调用成本从几十美元压到0.5美元；Intercom的客服小模型解决率73.1%，成本只有GPT-5.4的五分之一。视觉端，鸭哥的DINOv3分类器工作流只用了839张审核样本就训出...

推荐理由：一篇有工程实感的趋势观察，FermiSense、Intercom 和视觉分类器三个案例都带着具体数字，把“微调回归”这个判断落到了成本账上。入选 featured 是因为观点明确、有数据支撑，不是空谈趋势。分数停在 78 而不是更高，主要是它属于综合观察和案例整理，没有给出新的方法论或评测框架，信息增量更多在验证已知方向。