LoRA 冻结基座权重，仅训练低秩适配矩阵，可训练参数降至约 0.1%-1%，省去大部分梯度与 Adam 状态。7B 模型全量微调约需 100GB 以上，LoRA 约 16-24GB，显存节省约 60%-80%。
Stable Diffusion本地部署最低需要8GB显存的NVIDIA GPU（如RTX 3060），推荐16GB以上显存（RTX 4090/A6000）以支持高分辨率生成。CPU需8核以上，系统内存16GB起步，32GB更佳。硬盘需预留50GB以上空间存储模型文件，建议使用SSD加速读写。
LoRA 冻结基座权重，仅训练低秩适配矩阵，可训练参数降至约 0.1%-1%，省去大部分梯度与 Adam 状态。7B 模型全量微调约需 100GB 以上，LoRA 约 16-24GB，显存节省约 60%-80%。
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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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极关键：LIMA等实证显示约千条高质量样本即可逼近RLHF对齐效果，质量缺陷会经SFT放大为系统性偏差，边际收益远高于单纯堆量。
无绝对第一，取决于任务：DeepSeek-V3/R1在推理、代码、数学上领先，Qwen2.5/Qwen3系列尺寸齐全、多语言与生态最完善，综合均衡性最佳，通常首选这两家。
Agent以大模型为决策核心，通过感知环境、规划拆解任务、调用工具执行动作，借助记忆模块保存上下文，并依据反馈反思修正，形成ReAct式思考-行动-观察循环。
可采用结构化输出约束解码，通过 JSON Schema 或语法（GBNF）在每步采样时屏蔽非法 token，保证格式合法；辅以微调与校验重试兜底。
7B模型INT4量化后，约8–12GB显存即可推理，建议16GB显卡、32GB内存与NVMe硬盘；13B需24GB显存，70B需多卡80GB级并预留KV缓存。
能。研究显示，听者情绪反应主要由旋律轮廓、和声张力、节奏与动态等声学结构触发，与创作者是否为人类关系有限；但当听众知晓作品出自AI时，感知真实性与共情常下降，因此情感效果取决于声学特征与认知预期的共同作用。