去年秋天，我接手了一个智慧仓储项目。客户的要求很明确：不仅要检测出货架上的商品，还要能回答“这个区域缺货率是多少？”“那箱牛奶的生产日期是什么？”这类语义问题。传统的YOLO检测只能输出类别和坐标，面对这种“检测+问答”的复合需求，团队里有人提议：“要不把YOLO的输出直接丢给大语言模型？”结果呢？第一个版本做出来，模型确实能“说话”了，但回答的内容让人哭笑不得——它能把“缺货”的货架描述成“正在补货”，把“过期牛奶”说成“新鲜产品”。问题出在哪？YOLO和大语言模型之间，缺了一座桥。痛点拆解：检测结果和语义理解之间的“语义鸿沟”最常见的错误做法，就是像下面这样，把YOLO的检测结果直接拼成文本丢给LLM：# 反例：粗暴拼接YOLO输出defyolo_to_llm_prompt(detections):"""错误做法：直接把检测框信息转成自然语言"""prompt
