缓解灾难性遗忘可采用 LoRA 等参数高效微调冻结主干权重，结合 EWC 等正则约束关键参数漂移，并在微调数据中混入预训练或通用任务的回放样本，同时使用较小学习率、早停与权重插值（如 WiSE-FT）来平衡新旧能力。
向量召回通过embedding将用户和物品映射到高维语义空间，利用ANN算法实现毫秒级检索，在工业界CTR提升10-30%，但依赖高质量特征工程和模型训练，冷启动场景需结合规则召回兜底，整体recall@500可达0.6-0.8。
缓解灾难性遗忘可采用 LoRA 等参数高效微调冻结主干权重，结合 EWC 等正则约束关键参数漂移，并在微调数据中混入预训练或通用任务的回放样本，同时使用较小学习率、早停与权重插值（如 WiSE-FT）来平衡新旧能力。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
98.6% 数据完整度
20+ 位数据分析师
5年 历史数据清洗
2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
引入jnd指标过滤噪音。
原始数据开放下载，可复核。
08:00/20:00自动校准模型。
每日预测点
数据完整率
历史指标
国家数据源
确定关注区间与模型偏好
实时拉取canada最新数据
2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
不能完全依赖。多数模型在医考类基准表现不错，但存在幻觉、知识滞后与长尾病例泛化不足、缺乏循证溯源等问题，现阶段只适合辅助决策与病历整理，须由医生复核。
MoE通过稀疏激活，每个token仅路由至少数专家，在总参数量大幅扩张的同时保持推理FLOPs近似不变，从而以更低算力获得更强容量与更高训练效率。其代价是显存占用高、专家负载均衡与通信开销复杂，部署门槛较高。
部分可以。模型能理解常见业务模式并生成合理代码，但对隐含规则、跨模块依赖和长链路状态易出错，需结合需求文档、RAG检索与单元测试来约束。
显卡支持的模型参数量主要取决于显存容量、精度和推理框架优化能力。以FP16为例，24GB显存可加载约130亿参数模型，但需考虑KV cache、batch size等开销；通过量化（INT8/INT4）、offloading等技术可突破显存限制，实际支持参数量与推理效率存在权衡关系。
责任边界应是AI提供建议、人类承担最终决策与问责;需划分数据、模型缺陷与使用者判断的责任,并以可解释性、审计日志和人工复核保障可追溯。
可在系统提示中嵌入术语表，用RAG检索领域词典与规范文档，配合少样本示例约束用法；进一步可用领域语料做SFT或持续预训练，并结合受限解码与规则校验保证术语一致。