影响显著：分词边界错误会直接导致召回丢失与词项错配。BM25 对分词高度敏感，稠密检索受影响较小；领域词典叠加 n-gram 兜底的混合检索更稳健。
AI艺术创作不会整体消解人类艺术家的独特价值，却会重构其价值边界：技术性复制与风格模仿的稀缺性下降，而意图表达、语境建构、情感经验与审美判断的重要性上升。艺术价值取决于人类意义生产，而非单纯图像生成。
影响显著：分词边界错误会直接导致召回丢失与词项错配。BM25 对分词高度敏感，稠密检索受影响较小；领域词典叠加 n-gram 兜底的混合检索更稳健。
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2.8/2.0双模并行
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法律模型经法条、判例与文书继续预训练和指令微调，强调法条引用准确、类案检索与严谨推理，幻觉容忍度更低；通用模型覆盖广，但专业深度和可追溯性不足。
理论可行但门槛高。QLoRA 用 4-bit NF4、双重量化与分页优化器，70B 权重约占 35GB 显存，单张 24GB 显卡放不下，通常需双卡或 CPU offload，速度较慢。
增量学习通过正则化约束（如EWC、LwF）限制关键参数漂移，结合经验回放与生成回放复用旧样本分布，并借助参数隔离或动态扩展网络分配新容量，从而在稳定性与可塑性之间权衡，缓解灾难性遗忘。
LoRA冻结预训练权重，仅训练低秩分解矩阵A、B，可训练参数量常降至原模型的0.1%至1%，显著减少梯度与优化器状态显存；多适配器可热插拔、存储成本低，推理时可合并权重无额外延迟，并在一定程度上缓解灾难性遗忘。
消费级显卡运行70B模型极为困难：即使RTX 4090（24GB显存）也无法完整加载模型（INT8量化需约70GB，FP16需140GB），需使用CPU卸载或多卡并行，推理速度通常低于1 token/秒，实用性很差，建议使用云端API或量化至13B以下模型。
7B模型采用4-bit量化后，8GB显存GPU或16GB内存即可运行；13B建议12–16GB显存，70B需40GB以上显存或多卡，CPU推理可行但速度明显偏慢。