INT8体积减半，INT4（GPTQ/AWQ）约压到1/4且精度损失可控，2-bit乃至1.58-bit二值化可达1/8以上但需量化感知训练，工程上多取4-bit折中。
AI编程工具擅长模块实现与方案草拟，但复杂架构涉及业务约束、权衡取舍与长期演进，仍依赖人类把控，更适合作为评审与备选方案的辅助，而非独立决策者。
INT8体积减半，INT4（GPTQ/AWQ）约压到1/4且精度损失可控，2-bit乃至1.58-bit二值化可达1/8以上但需量化感知训练，工程上多取4-bit折中。
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知识图谱为智能问答提供结构化语义知识库，通过实体关系推理实现精准答案定位，支持多跳推理和语义消歧，将自然语言问题映射到图谱查询路径，结合深度学习模型增强答案生成的准确性和可解释性，是知识驱动问答系统的核心基础设施。
视频生成AI已有Runway、Pika、Sora等产品进入商用测试，但计算成本高、一致性控制难，预计2-3年内在广告短片和内容辅助领域率先规模化落地。
检索增强能缓解但无法彻底解决知识更新问题：其依赖外部知识库的时效性与覆盖度，存在检索精度瓶颈、上下文整合损耗及动态知识难以结构化等局限，需结合持续预训练、参数高效微调等方法形成混合方案。
多模态模型在自动驾驶中的核心瓶颈包括：跨模态特征对齐的时空一致性难以保证，传感器异步和标定误差导致融合精度下降，长尾场景数据稀缺限制泛化能力，实时推理延迟与计算资源约束的矛盾，以及决策可解释性不足带来的安全认证挑战。
少样本学习在垂直领域效果受限于领域分布偏移与专业术语稀缺：通用预训练模型借助提示或轻量微调可达可用水平，但在医疗、法律等高精度场景中，稳定性、可解释性与长尾覆盖仍不足，通常需结合检索增强、领域继续预训练及专家校验。
先用 OpenAI API 或本地模型初始化 LLM,通过 VectorStore 构建知识库嵌入,配置 ConversationalRetrievalChain 实现检索增强生成,最后封装 Flask 接口即可快速部署。