RAG的核心是“先检索、后生成”：将文档切分并经嵌入模型向量化存入向量库，查询时通过语义相似度召回相关片段，必要时重排序，再与问题拼接为上下文输入大模型，使回答基于外部知识，从而降低幻觉并支持知识实时更新。
核心是IO感知的分块计算：将Q、K、V切块载入SRAM，用在线softmax增量归一化，避免把N×N注意力矩阵写回HBM，降低显存读写开销，结果与标准注意力精确一致。
RAG的核心是“先检索、后生成”：将文档切分并经嵌入模型向量化存入向量库，查询时通过语义相似度召回相关片段，必要时重排序，再与问题拼接为上下文输入大模型，使回答基于外部知识，从而降低幻觉并支持知识实时更新。
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私有知识图谱ROI取决于数据规模、业务复杂度和应用场景，初期投入包括本体建模、数据治理、图数据库部署成本较高，但在智能问答、精准推荐、关联分析等场景可显著提升决策效率，通常需1-2年达到收支平衡点。
可以。7B模型FP16约需14GB显存，INT4量化后仅需4-5GB，8GB显卡配合llama.cpp即可运行，需预留KV Cache。
短期内Transformer仍将主导,因其并行训练、扩展规律与生态成熟;但Mamba、RWKV等线性模型在长序列效率上逼近,未来更可能走向混合架构而非被完全取代。
目前学界对AGI实现时间并无共识：乐观者预测2030年前后，多数专家调查的中位数落在2040至2060年之间，悲观者认为需数十年乃至更久。关键瓶颈在于长程推理、持续学习、因果建模与算力能耗，且"AGI"定义本身尚未统一。
差距已显著缩小：DeepSeek-R1、Qwen系列在MATH-500、AIME等基准上已接近甚至持平o1级模型，但在最难的竞赛题、长链条证明及稳定性上仍略有落差；基准存在数据污染风险，实际差距需结合私有评测集判断。
优先使用约束解码(如Outlines、XGrammar)或原生结构化输出API保证Schema合法,辅以少样本提示、低温度采样与校验重试,必要时用格式数据做SFT强化。