迁移学习边界取决于源域与目标域的分布差异、模型架构适配性及任务复杂度，当领域语义鸿沟过大或目标任务需要底层特征重构时，预训练知识的正迁移效应会衰减甚至产生负迁移，此时需重新设计特征提取层或采用领域自适应技术。
上下文学习在规模跃迁时表现出相变式增强，常被视为涌现能力；但Schaeffer等指出，不连续性可能源于非线性评测指标，且数据分布、预训练多样性与架构同样关键，故更稳妥的结论是其具有规模依赖性，是否“真涌现”仍存争议。
迁移学习边界取决于源域与目标域的分布差异、模型架构适配性及任务复杂度，当领域语义鸿沟过大或目标任务需要底层特征重构时，预训练知识的正迁移效应会衰减甚至产生负迁移，此时需重新设计特征提取层或采用领域自适应技术。
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2.8/2.0双模并行
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可以部分降低，但难以“大幅”普适降低。检索增强、模型编辑（ROME/MEMIT）与LoRA持续微调可显著压缩事实更新成本，但存在遗忘、一致性与多跳推理泛化不足等问题；涉及能力层面的更新仍需高成本再训练。
Prompt工程更可能作为人机交互、自然语言处理和应用AI等学科的交叉技能集存在，而非独立学科，因其缺乏独立的理论基础和方法论体系，本质上是将领域知识转化为模型可理解指令的工程实践。
大模型幻觉源于其概率生成机制：基于海量语料学习的token条件分布无法保证事实一致性，训练数据中的噪声、偏差和知识截断会被编码进参数空间，推理时模型倾向于生成高概率但未经验证的plausible文本，加之注意力机制可能放大局部模式而忽略全局事实约束，导致输出与真实世界不符。
模型蒸馏通过让小型学生模型学习大型教师模型的软标签分布（soft targets），迁移其泛化能力而非仅拟合硬标签，可在参数量减少60-90%的情况下保留原模型85-95%的性能，同时降低推理延迟和内存占用，广泛应用于边缘部署场景。
模型幻觉源于统计学习的概率本质和训练数据的不完备性，现有技术手段如RAG、RLHF、思维链等可显著降低幻觉率但无法彻底根除，因为模型本质上是在高维空间进行模式匹配而非真正理解语义，完全消除幻觉在当前范式下理论上不可行。
模型压缩的性能损失取决于压缩方法和比率：量化(INT8/INT4)通常损失1-3%精度，知识蒸馏损失2-5%，剪枝损失3-10%，极端压缩可能损失15%以上，需在压缩率和性能间权衡，实际损失需针对具体任务和模型架构实测评估。