Llama 2 7B 的 FP16 推理约需 14GB 显存，13B 约 26GB，70B 需多卡或约 140GB。经 4-bit 量化后，7B 约 4GB、13B 约 8GB 即可运行，建议配备 16GB 以上内存与 NVMe 固态硬盘，以加快模型加载。
AI智能体实现真正自主决策需具备：基于深度强化学习的目标导向规划能力、多模态环境感知与状态建模、因果推理与反事实推断机制、层级化决策架构支持长期与短期目标权衡、以及通过元学习实现策略泛化，同时需要可解释性约束确保决策透明度与可追溯性。
Llama 2 7B 的 FP16 推理约需 14GB 显存，13B 约 26GB，70B 需多卡或约 140GB。经 4-bit 量化后，7B 约 4GB、13B 约 8GB 即可运行，建议配备 16GB 以上内存与 NVMe 固态硬盘，以加快模型加载。
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先界定领域与任务，采集权威文献、业务日志和专家标注；用 MinHash 去重、质量打分、脱敏与格式归一清洗；按主题和难度配比，并通过小模型消融与人工抽检闭环迭代。
检测可用SelfCheckGPT采样一致性、语义熵与NLI事实核查;缓解则以RAG引入外部证据、引用溯源、低温度解码、思维链校验及拒答训练,并结合人工抽检形成闭环。
零代码AI工具可降低技术门槛，但复杂场景仍需领域知识和系统思维。普及受限于抽象能力、调试难度和定制需求，更适合标准化任务而非端到端解决方案，技术理解仍是深度应用的前提。
不一定。高维能保留更多语义信息，但会带来存储、索引与延迟成本上升，且受维度灾难影响，边际收益递减，还可能过拟合。实践中应结合任务基准（如 MTEB）评估，并可借助 Matryoshka 表示、PCA 或量化折中。
核心团队需包括ML工程师负责模型架构、数据工程师处理数据管道、MLOps工程师搭建训练平台、标注团队构建高质量数据集、产品经理定义需求、算力架构师规划基础设施。规模依业务复杂度10-50人不等。
AI可在稳定制度与充足数据条件下，对人口结构、消费周期等宏观趋势做概率性预测，但受限于复杂系统的非线性、反身性与结构性突变，长期预测误差会快速累积，只能提供情景区间而非确定结论。