Gen-2单次基础生成约4秒，通过扩展功能可延长至最长约18秒。更长内容需分段生成再拼接，且时序一致性与运动连贯性会随长度增加而下降。
量化主要缓解解码阶段的显存带宽瓶颈：INT8 通常提速约 1.5-2 倍，INT4 可达 2-3 倍，同时显存占用降低 50%-75%。实际收益取决于 kernel 优化、批大小和硬件，大批量计算受限场景提升会收窄。
Gen-2单次基础生成约4秒，通过扩展功能可延长至最长约18秒。更长内容需分段生成再拼接，且时序一致性与运动连贯性会随长度增加而下降。
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传统自动驾驶依赖规则引擎和模块化感知决策,大模型方案通过端到端学习统一处理多模态输入,具备更强泛化能力和长尾场景应对,但可解释性和安全验证挑战更大。
通过多目标优化框架平衡CTR、GMV与用户留存，引入探索-利用机制避免信息茧房，结合diversity rewarding和long-term value建模，确保短期转化不损害长期体验。
训练成本确实是门槛，但小团队可以通过开源模型微调、蒸馏、量化等技术路线降低成本，聚焦垂直场景做深做透，用工程优化和产品差异化弥补算力劣势，机会在于效率和场景理解而非纯拼资源。
AI决策的可解释性取决于应用场景和风险等级：高风险领域（医疗、司法、金融）需强制性解释以保障问责和用户权益；低风险场景可权衡性能与透明度；但解释本身存在技术局限（黑箱模型）和认知负担问题，需在可理解性、准确性和效率间寻找平衡点。
常见手段包括角色扮演诱导、指令覆盖、编码混淆、多轮渐进诱导、提示注入及对抗后缀等，本质是绕过安全策略；防御需结合输入输出过滤、对抗训练与多层审查。
首要风险是许可证差异：Apache/MIT 宽松，Llama 类协议有用户量与命名限制；还需应对训练数据版权、输出侵权、个人信息与算法备案等合规义务。