普通笔记本跑7B模型基本可行但体验受限：至少需16GB内存（量化到4bit约需4-5GB显存），无独显时用CPU推理极慢（每秒1-3 token），有8GB显存的中高端游戏本可勉强达到可用速度（10-20 token/s），但长文本生成仍会卡顿。
量化后性能下降可通过以下方法改善：使用QAT代替PTQ以在训练时感知量化误差、采用混合精度保留关键层为FP16、应用校准数据集优化量化参数、尝试更高bit位如INT8或W8A16、使用GPTQ/AWQ等先进量化算法、或对量化后模型进行knowledge distillation微调恢复精度。
普通笔记本跑7B模型基本可行但体验受限：至少需16GB内存（量化到4bit约需4-5GB显存），无独显时用CPU推理极慢（每秒1-3 token），有8GB显存的中高端游戏本可勉强达到可用速度（10-20 token/s），但长文本生成仍会卡顿。
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多模态模型通过融合CT、MRI、病理图像与临床文本实现跨模态特征学习，在肺结节检测、肿瘤分割和罕见病诊断中显著提升准确率，部分任务已达到专家级水平，并通过零样本学习缓解标注数据稀缺问题。
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。
强化学习通过奖励建模人类偏好，利用PPO等算法优化策略网络，使大模型输出与人类价值对齐。具体流程包括SFT监督微调建立基线，训练奖励模型评估响应质量，最后通过策略梯度最大化期望奖励，同时用KL散度约束防止偏离过远，实现RLHF对齐。
Gen-2单次基础生成约4秒，通过扩展功能可延长至最长约18秒。更长内容需分段生成再拼接，且时序一致性与运动连贯性会随长度增加而下降。
向量数据库在RAG系统中的核心瓶颈集中在三个层面：一是高维向量的近似最近邻检索在大规模数据下的召回率与延迟权衡，HNSW等索引结构在亿级规模时内存占用和构建时间激增；二是语义检索的准确性受限于embedding模型的表征能力和query-document语义gap，导致相关文档召回失败；三是多租户场景下的并发查询吞吐受限于索引的并行度和缓存命中率，且动态更新时索引重建代价高昂。
主要解法包括：1) 弹性权重巩固（EWC）通过Fisher信息矩阵约束重要参数更新；2) 渐进神经网络为新任务添加侧向连接；3) 经验回放混合历史样本持续训练；4) 知识蒸馏保持教师模型输出一致性；5) 参数隔离如Adapter仅微调部分参数；6) 元学习优化初始化利于快速适应。