FP16权重约140GB，需2至4张80GB显卡；INT8约70GB，INT4约35至40GB，单张48GB卡可跑。另需预留KV Cache与激活显存，通常额外10%至20%。
Agent通常以LLM为决策核心，采用ReAct或Plan-and-Execute范式：先将目标分解为子任务，再循环执行“思考-调用工具-观察”，并借助记忆模块保存上下文，通过反思与重规划修正错误，直至满足终止条件，复杂场景常引入树搜索或图编排。
FP16权重约140GB，需2至4张80GB显卡；INT8约70GB，INT4约35至40GB，单张48GB卡可跑。另需预留KV Cache与激活显存，通常额外10%至20%。
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企业级AI平台选型核心指标包括：模型能力（精度、推理速度、多模态支持）、可扩展性（分布式训练、弹性伸缩）、安全合规（数据隔离、权限管理、审计日志）、成本效益（资源利用率、TCO）、生态集成（API兼容性、工具链完整度）及技术支持响应能力。
Agent通过LLM作为决策核心，结合ReAct或Plan-and-Execute范式，将目标拆解为子任务，借助工具调用、记忆检索与环境反馈形成"感知-规划-行动-反思"闭环，并以重规划与自我纠错应对执行失败。
深度伪造识别需多模态联合取证：检测面部边界融合伪影、频域异常及眨眼、口型与声纹不一致，结合生理信号(如rPPG)分析；辅以内容溯源与C2PA水印认证，并持续用对抗样本更新检测模型以应对泛化挑战。
人机协作正通过任务分解与智能分配重构生产流程：AI承担高重复性认知任务和大规模数据处理，人类聚焦战略决策、创造性问题解决和复杂情境判断，形成异步协同的混合工作范式，这要求组织重构技能体系、流程设计和评估机制以适应动态任务边界。
流水线并行的气泡问题可通过多种方案缓解：1）GPipe采用微批次划分将batch切分成更小的micro-batch增加流水线深度；2）PipeDream引入1F1B调度策略前向后向交错执行降低内存占用；3）使用异步流水线和预取机制隐藏通信延迟；4）虚拟流水线将每个设备映射多个模型分片进一步提升并行度，综合可将气泡率从50%降至5%以下。
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。