AI芯片（如TPU、NPU）采用专用脉动阵列与低精度（INT8/FP8）定制数据通路，能效比和单位面积算力更高，延迟更可控；通用GPU凭借CUDA生态与大量可编程SM核心，灵活性、兼容性及训练场景适应性更强，但功耗与成本相对较高。
In-context学习的本质是大语言模型通过注意力机制在前向传播中动态提取prompt中的示例模式，将其编码为任务相关的隐式表示并应用于新输入，无需梯度更新即可实现任务适配，体现了预训练阶段习得的元学习能力和上下文条件化推理能力。
AI芯片（如TPU、NPU）采用专用脉动阵列与低精度（INT8/FP8）定制数据通路，能效比和单位面积算力更高，延迟更可控；通用GPU凭借CUDA生态与大量可编程SM核心，灵活性、兼容性及训练场景适应性更强，但功耗与成本相对较高。
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能。元学习通过在任务分布上优化初始参数或更新规则（如MAML、原型网络），使模型仅凭少量样本和几步梯度更新即可适应新任务；但其效果依赖训练与测试任务分布相近，分布偏移、计算开销及过拟合仍是主要局限。
多模态大模型在医疗影像诊断中的准确率因任务而异：在胸片、病理切片等结构化任务上AUC可达0.85至0.95，接近初级医师水平，但开放式诊断、罕见病和跨机构泛化时性能明显下降，且存在幻觉风险，尚不能替代专家判读。
强化学习与大模型结合的新方向包括：基于可验证奖励的RLVR提升数学与代码推理能力，过程奖励模型实现步骤级监督，DPO、GRPO等免价值网络的高效策略优化，测试时计算扩展与自我博弈迭代，以及智能体多轮交互强化学习，同时仍需应对奖励黑客与稀疏奖励难题。
开源大模型商用主要面临四类法律风险:一是许可证合规,如Llama等自定义协议附带用户规模、用途限制及署名义务;二是训练数据侵权,涉及版权、个人信息与数据来源合法性;三是生成内容责任,包括虚假信息、侵权与歧视;四是安全与出口管制、算法备案等监管合规要求。
RAG无法完全替代微调：RAG擅长注入实时、可溯源的外部知识并降低幻觉，而微调更适合塑造模型风格、领域推理与指令遵循能力。二者解决的问题不同，实践中常结合使用，按知识更新频率与任务特性取舍。