RAG通过将外部知识库检索与大语言模型生成能力结合，在推理时动态检索相关文档片段作为上下文输入模型，使生成内容基于实时知识而非仅依赖预训练参数，从而提升答案准确性、时效性并降低幻觉现象。
指令微调以监督学习拟合“指令—回答”示范数据，目标是提升任务遵循与格式泛化能力；对齐训练（如RLHF、DPO）则依据人类偏好或安全规范优化输出分布，约束有用性、无害性与诚实性，本质区别在于前者模仿示范，后者优化价值偏好。
RAG通过将外部知识库检索与大语言模型生成能力结合，在推理时动态检索相关文档片段作为上下文输入模型，使生成内容基于实时知识而非仅依赖预训练参数，从而提升答案准确性、时效性并降低幻觉现象。
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关键是提升单位参数效率：高质量数据与充分训练、剪枝量化、MoE稀疏架构、强化学习后训练，辅以检索工具增强和推理时算力扩展。
端侧大模型部署面临内存容量瓶颈、算力受限导致推理延迟高、量化和剪枝引入的精度损失、异构硬件适配复杂、功耗和散热约束严格、模型体积与存储空间矛盾、以及实时性与准确性难以平衡等核心技术挑战。
当前Agent仅能实现"受限自主"：其决策依赖预训练分布、人为设定的目标函数与工具边界，缺乏内生目标生成、价值自洽及长期因果推理能力；在开放环境中仍易出现幻觉与目标漂移，真正自主尚需突破。
短期内不会完全取代，而是分工互补。自监督学习凭借海量无标注数据学习通用表征，已成为预训练主流范式；但下游任务对齐、安全约束与评测校准仍依赖有监督信号，二者将长期以“预训练加微调”形式共存。
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迁移学习在垂直领域具有显著应用价值：可利用通用大模型的预训练知识，通过少量领域数据微调快速构建专业模型，有效解决垂直领域标注数据稀缺、训练成本高的问题，在医疗影像诊断、金融风控、工业质检等场景已实现生产级应用，相比从零训练可节省70-90%的数据量和计算资源，但需注意领域迁移的负迁移风险及模型可解释性要求。