高效切分应结合文档结构：先按标题、段落、表格、代码块等语义边界做结构化切分，再用递归字符切分兜底长度；设置10%-20%重叠避免语义断裂，并保留标题层级、页码等元数据。配合父子块（small-to-big）索引，兼顾检索精度与上下文完整性。
多模态模型通过融合CT、MRI、病理图像与临床文本实现跨模态特征学习，在肺结节检测、肿瘤分割和罕见病诊断中显著提升准确率，部分任务已达到专家级水平，并通过零样本学习缓解标注数据稀缺问题。
高效切分应结合文档结构：先按标题、段落、表格、代码块等语义边界做结构化切分，再用递归字符切分兜底长度；设置10%-20%重叠避免语义断裂，并保留标题层级、页码等元数据。配合父子块（small-to-big）索引，兼顾检索精度与上下文完整性。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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2.8/2.0双模并行
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只能部分缓解。小样本学习借助预训练先验、提示与LoRA微调可降低标注依赖，但分布偏移与领域知识缺失仍在，需结合合成数据、检索增强与专家校验才能稳定落地。
部分可以。模型能理解常见业务模式并生成合理代码，但对隐含规则、跨模块依赖和长链路状态易出错，需结合需求文档、RAG检索与单元测试来约束。
可以适应。通过在团队代码库上做LoRA/SFT微调、将lint规则与风格指南注入系统提示，或结合仓库级RAG检索既有范例，再配合静态检查与CI门禁闭环校验，可使生成代码的风格一致性显著提升，但仍需人工评审兜底。
ViT类编码器将图像切块转为向量，经投影层对齐到语言模型嵌入空间，与文本token拼接后由Transformer自注意力联合建模，再用指令微调强化对齐。
涉及严格合规（如金融风控、医疗诊断需第三方责任背书）、超大规模推理（GPT-4/Claude级能力差距）、或需商业保障（SLA/indemnification条款）时，闭源模型提供的法律兜底、持续迭代和极致性能是开源方案短期内无法替代的硬需求。
强化学习通过智能体与环境交互，利用Q-learning、DQN、PPO等算法学习最优策略，在围棋（AlphaGo）、Dota2（OpenAI Five）、星际争霸等游戏中实现超人类水平，核心是奖励函数设计、状态空间建模和策略网络优化。