不会彻底取代，但会重塑入口：生成式搜索擅长综合回答，却受幻觉、引用可信度、算力成本与广告模式制约；传统检索仍是事实核验与长尾需求基础，终局更可能是融合形态。
采用多层防线：用SAST、SCA和密钥扫描检测生成代码，关键逻辑强制人工评审与安全测试，在沙箱中执行并最小权限部署，同时约束提示词并持续监控。
不会彻底取代，但会重塑入口：生成式搜索擅长综合回答，却受幻觉、引用可信度、算力成本与广告模式制约；传统检索仍是事实核验与长尾需求基础，终局更可能是融合形态。
📍 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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Mistral 7B 采用分组查询注意力与滑动窗口注意力，发布时多项基准超越 Llama 2 13B，代码与推理接近 Llama 34B，Apache 2.0 开源。其中文能力偏弱，需继续预训练或微调。
提示词变长会增加延迟与成本，还会出现“迷失在中间”现象，关键信息放在首尾更易被利用；过短则约束不足。应精简冗余、结构化分段，并用检索或摘要压缩上下文。
微调大模型所需数据量取决于任务复杂度和模型规模：指令微调通常需要1千到1万条高质量样本，领域适配需要1万到10万条，全参数微调大模型可能需要10万到百万级数据，而LoRA等参数高效方法可将需求降低至数百到数千条，关键在于数据质量而非纯粹数量。
当前顶级模型如Sora、Runway Gen-3已达1080p/4K输出，帧率可到30fps，但长视频时域一致性、细节精度仍与传统渲染有差距，适合快速原型而非最终交付。
The user is asking me to write 5 professional, hardcore answers in simplified Chinese about AI domain questions. Each answer should be about 40-70 Chinese characters, numbered 1-5, each on a single line (no line breaks within an answer), and followed by a line with
先用高质量工具调用轨迹做SFT，再通过RLHF或基于执行反馈的强化学习优化；构造多步、并行、容错场景数据，并以BFCL等基准评测参数准确率与调用时机。