截至2026年初，视频生成技术已实现文本到高清视频的端到端生成，主流模型如Sora、Runway Gen-3等可生成1080p、60fps的连贯视频片段，支持多镜头运动、物理规律模拟和角色一致性保持，但在长时间连贯性、复杂动作精确控制和计算成本方面仍存在挑战，商业化应用正快速扩展到内容创作、广告和影视预演等领域。
联邦学习通过分布式训练、本地数据不出域的机制显著降低隐私泄露风险，但无法完全解决隐私难题：模型更新仍可能通过梯度反演、成员推理等攻击泄露敏感信息，需结合差分隐私、安全多方计算等技术构建纵深防御体系，同时面临通信开销、模型收敛效率及恶意参与者防御等工程挑战。
截至2026年初，视频生成技术已实现文本到高清视频的端到端生成，主流模型如Sora、Runway Gen-3等可生成1080p、60fps的连贯视频片段，支持多镜头运动、物理规律模拟和角色一致性保持，但在长时间连贯性、复杂动作精确控制和计算成本方面仍存在挑战，商业化应用正快速扩展到内容创作、广告和影视预演等领域。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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端侧部署大模型面临的核心挑战包括：模型压缩与量化导致的精度损失权衡、受限内存下的模型分片加载、异构芯片算子适配与推理加速、功耗热管理约束、跨设备模型更新一致性，以及隐私计算与本地数据安全机制设计。
水印技术可在一定条件下追溯AI内容来源：统计型文本水印与不可见图像水印在未经改写时检测率较高，但面对改写、翻译、压缩或裁剪等攻击时鲁棒性明显下降，且存在伪造与误报风险，故只能作为辅助手段，需结合元数据签名与溯源机制。
Transformer凭借自注意力机制实现并行计算突破了RNN的序列瓶颈，在大规模预训练中展现出色的扩展性和迁移能力，加之位置编码、多头注意力等设计有效捕捉长距离依赖，使其在NLP、CV等领域全面超越传统架构成为基础范式。
非结构化剪枝虽可压缩50%–90%参数，但在通用GPU上因稀疏访存不规则，实测加速常不足1.5倍；结构化剪枝（通道/滤波器）可直接减少FLOPs，通常带来1.5–3倍延迟下降，若配合稀疏库或硬件（如2:4稀疏）及微调，收益更显著，精度损失一般控制在1%内。
神经渲染可在密集视角下高保真重建几何与外观，NeRF、3D高斯泼溅已实现近照片级新视角合成，但受限于稀疏观测、动态场景、材质光照解耦及计算开销，仍属近似重构而非物理精确复原。
通过数据投毒，将带微小图案或不可见扰动的样本改标为目标类并混入训练集，使模型学到触发器与目标输出的伪关联，同时保持干净样本精度以提升隐蔽性。