短期Transformer仍居主流，但将走向混合架构，如Jamba融合SSM、注意力与MoE；长期受限于二次复杂度和推理成本，高效循环或稀疏结构有望分走主导地位。
DPO 把偏好学习转化为分类式损失，省去显式奖励模型与 PPO 在线采样，训练更稳定，显存和工程开销更低、超参更少。但依赖离线偏好数据，分布外泛化与探索能力弱于在线 RLHF。
短期Transformer仍居主流，但将走向混合架构，如Jamba融合SSM、注意力与MoE；长期受限于二次复杂度和推理成本，高效循环或稀疏结构有望分走主导地位。
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主流方案包括模型量化（INT8/INT4）、知识蒸馏压缩模型规模、KV Cache优化减少重复计算、Flash Attention改进注意力机制、投机解码并行生成候选token、以及TensorRT/vLLM等推理引擎的算子融合与并行调度优化。
AI辅助编程对代码质量的影响取决于使用方式：盲目复制生成代码确实会降低质量，但将AI作为代码审查、重构建议和模式识别工具，结合工程师的判断力和测试验证，实际上能提升代码的一致性、可维护性和错误检测率。
价值对齐本质是多目标优化问题，人类偏好存在矛盾性和不可传递性，奖励函数难以完备刻画复杂伦理边界，加上分布外泛化能力不足导致对齐税持续存在。
MoE通过稀疏激活仅调用部分专家，在总参数量巨大的同时保持较低的单token计算量，同等算力下模型容量更大、效率更高，但显存占用高，且需解决负载均衡与通信开销。
顶尖国产模型如DeepSeek-V3、Qwen2.5-Math在数学竞赛基准测试中已接近GPT-4水平，但在复杂多步推理、符号运算稳定性上仍有差距，整体处于快速追赶阶段，部分垂直场景已达到可用水平。
常见坑：未装 NVIDIA Container Toolkit 导致 GPU 不可见；共享内存 shm 过小引发多进程崩溃；CUDA 与驱动版本不匹配；镜像体积过大，权重应挂载卷而非打入镜像。