差距已显著缩小：DeepSeek-R1、Qwen系列在MATH-500、AIME等基准上已接近甚至持平o1级模型，但在最难的竞赛题、长链条证明及稳定性上仍略有落差；基准存在数据污染风险，实际差距需结合私有评测集判断。
可解释性工具（如归因方法、探针、稀疏自编码器、因果干预）能部分揭示模型内部表征与回路，但多为近似或相关性证据，存在忠实性与可扩展性局限，尚无法完整还原黑箱的因果机制。
差距已显著缩小：DeepSeek-R1、Qwen系列在MATH-500、AIME等基准上已接近甚至持平o1级模型，但在最难的竞赛题、长链条证明及稳定性上仍略有落差；基准存在数据污染风险，实际差距需结合私有评测集判断。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
持续学习避免灾难性遗忘的核心思路有三类：正则化方法（如EWC、SI）通过Fisher信息约束重要参数漂移；回放方法（经验回放、生成式回放）混合旧任务样本或伪样本；结构方法（渐进网络、参数隔离、LoRA适配器）为新任务分配独立容量，权衡稳定性与可塑性。
效果通常更好。稀疏检索如BM25保证关键词精确匹配，密集检索捕捉语义相似，经RRF或加权融合后召回率与鲁棒性提升，代价是索引与延迟成本增加。
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Prompt工程的实用技巧包括：明确角色定位和任务目标、提供具体示例（few-shot learning）、使用思维链（Chain-of-Thought）引导推理过程、通过分隔符明确指令边界、迭代优化提示词、控制输出格式和长度、以及针对特定模型调整温度参数和top-p采样策略。
通过brew install ollama或官网安装包部署，终端执行ollama run llama3自动拉取并对话；Apple Silicon经Metal加速，8GB内存建议7B量化模型，可通过11434端口调用API。
持续学习通过在线更新、经验回放、正则约束（如EWC）与参数隔离等机制，使模型随漂移数据增量调整参数，并结合漂移检测动态触发更新，在吸收新分布的同时抑制灾难性遗忘，实现稳定性与可塑性的平衡。