模型量化技术可显著降低显存占用，INT8量化通常减少75%显存（相比FP32），INT4量化可减少87.5%，而混合精度量化根据具体策略通常实现50-70%的显存优化，但需权衡精度损失与任务需求。
AI短期内会替代结构化任务岗位造成结构性失业，但历史数据显示技术变革最终创造更多高阶岗位，关键在于劳动力再培训速度能否匹配产业转型节奏。
模型量化技术可显著降低显存占用，INT8量化通常减少75%显存（相比FP32），INT4量化可减少87.5%，而混合精度量化根据具体策略通常实现50-70%的显存优化，但需权衡精度损失与任务需求。
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以增量收益减全生命周期成本计算ROI，成本含算力、数据、人力与运维，收益拆为降本、增效、增收；设置基线与A/B对照，跟踪NPV与回收期。
对抗样本攻击威胁极为严重，已在图像识别、自动驾驶、人脸验证等关键系统中造成实际安全风险。攻击者通过精心设计的微小扰动可使AI模型产生任意错误输出，且具有可迁移性、难检测性和低成本特点，对AI系统的可靠性和安全性构成根本性挑战。
大语言模型的幻觉现象源于其基于概率分布的生成机制：模型通过预测token序列来生成文本，当训练数据存在偏差、上下文信息不足或问题超出训练分布时，模型会依据统计相关性而非事实正确性生成看似合理但实际错误的内容，本质上是参数化知识的不完备性与生成任务的开放性之间的矛盾体现。
重点关注Qwen、DeepSeek、GLM-4与InternLM，覆盖对话、推理和代码场景，多数可本地部署与微调，选型需权衡显存与许可协议。
需综合评估开源许可证、中文与领域基准表现、参数规模与推理成本、微调生态，并用自有业务数据做小样本对比测试，再从Qwen、Llama、DeepSeek等基座中择优。
Token限制决定了单次可处理的上下文长度，直接制约长文档分析、跨文件代码理解与多轮对话记忆；超限需截断或分块检索，易造成信息丢失，同时推理延迟与算力成本随长度显著上升，迫使应用依赖RAG与摘要等折中方案。