理论上可在特定条件下实现，如剪枝冗余参数、无损量化或低秩分解恰好吻合模型固有冗余；但实际中多为近似无损，因信息容量、分布偏移与任务敏感性，通常存在可测精度损失，需靠微调与校准把误差压到可忽略。
AI生成法律文书在格式规范、条款套用和常规合同起草上准确度较高，但在法条时效性、案例引用真实性及个案事实适配方面仍存在“幻觉”与遗漏风险，须经执业律师逐项核验，不宜直接用于提交或签署。
理论上可在特定条件下实现，如剪枝冗余参数、无损量化或低秩分解恰好吻合模型固有冗余；但实际中多为近似无损，因信息容量、分布偏移与任务敏感性，通常存在可测精度损失，需靠微调与校准把误差压到可忽略。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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原始数据开放下载，可复核。
08:00/20:00自动校准模型。
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2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
自监督学习通过设计预训练任务，从数据自身构造监督信号，如掩码重建、对比学习或预测下一片段；模型在最大化正样本一致性、区分负样本或还原缺失信息的过程中，被迫捕获语义结构与不变性，从而学得可迁移的表示。
模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）对任务影响不均：分类、检索等判别式任务冗余度高，通常损失较小；而生成、长文本推理、数学与代码等任务依赖精细表征和长链路误差累积，对低比特量化与结构化剪枝更敏感，需任务感知校准与评测。
在通用、低风险文本上，主流AI译文已接近专业译者；但法律、文学、医学等高语境、高风险领域，因语境理解、术语一致性与责任归属限制，仍需人工审校，短期内难以全面等同人类专业水平。
端侧部署大模型面临显存带宽瓶颈、算力受限、功耗约束等硬件挑战，需通过量化（INT4/INT8）、剪枝、知识蒸馏、稀疏化等模型压缩技术，结合算子融合、KV Cache优化、动态批处理等推理优化手段，在保持精度前提下实现低延迟高吞吐的离线推理能力。
模型鲁棒性测试应覆盖：输入扰动（噪声、拼写错误、对抗样本）、分布偏移（域外数据、长尾与极端值）、数据缺失与损坏、提示注入与越狱攻击、多语言与格式变化、高并发与延迟等系统压力，以及长时间运行下的性能漂移监测。
AI公平性通常按群体与个体两类指标量化：群体层面用人口统计均等、机会均等、均衡赔率及校准度衡量不同受保护群体的输出差异；个体层面用相似个体相似对待及反事实公平检验。评估需结合分层误差分析、置信区间检验与交叉子群审计，并明确指标间不可兼得的权衡。