AI法律咨询可提供基础法律信息和初步分析，但无法替代专业律师服务：律师具备案件策略制定、法庭辩护、复杂法律关系判断及职业责任承担能力，而AI缺乏执业资质、实践经验和法律责任主体地位，仅能作为辅助工具使用。
需多维度评估：任务成功率、步骤效率、工具调用准确率、成本与延迟，结合GAIA、AgentBench等基准、LLM-as-judge与人工抽检，并检验轨迹合理性与鲁棒性。
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BGE-M3、mE5、Qwen3-Embedding在主流语种已接近闭源水平；低资源语种与跨语言检索仍有落差，建议领域数据微调并叠加重排序。
只能降低风险而无法根除。RLHF、宪法式AI、红队测试与输出过滤可显著压低有害输出，但越狱攻击、分布外泛化失效与对齐欺骗仍然存在，需多层防御与持续评测。
医疗AI监管审批通常遵循风险分级原则，高风险产品需进行临床试验并提交技术文档、算法验证、数据安全等材料，经药监部门（如FDA的510(k)/PMA、NMPA的二三类医疗器械注册）审查后获批上市，需持续进行上市后监测。
稀疏MoE每层含8个专家，路由器按token选Top-2激活，总参数约46.7B而推理仅激活约12.9B，以较低算力与延迟逼近甚至超越Llama 2 70B表现，兼顾容量与效率。
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。
显存不足可采用混合精度与INT8/INT4量化、梯度检查点、梯度累积减小批量、LoRA/QLoRA参数高效微调、ZeRO或FSDP分片，以及CPU/NVMe卸载和FlashAttention降低激活占用。