大规模RAG中向量库的瓶颈主要在三方面：一是高维向量的内存占用与ANN索引(HNSW/IVF-PQ)构建及更新开销大，二是过滤检索与高召回需求导致延迟与QPS难兼顾，三是分布式分片下的跨节点聚合、IO带宽及数据一致性限制了扩展。
深度伪造检测技术与生成技术呈现军备竞赛态势。当前检测方法依赖生物特征不一致性、频域伪影和时序异常等技术手段，但面对扩散模型和对抗训练的快速迭代，检测器存在滞后性。多模态融合检测、可解释性分析和区块链溯源等前沿方向正在探索，但技术博弈仍将持续。
大规模RAG中向量库的瓶颈主要在三方面：一是高维向量的内存占用与ANN索引(HNSW/IVF-PQ)构建及更新开销大，二是过滤检索与高召回需求导致延迟与QPS难兼顾，三是分布式分片下的跨节点聚合、IO带宽及数据一致性限制了扩展。
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零样本学习可在一定程度上赋予模型跨类别泛化能力，其依赖语义嵌入、属性或语言先验建立可见类与未见类的映射；但效果受预训练分布、语义对齐质量和域偏移限制，广义设定下易偏向已见类，泛化并不稳健。
PagedAttention通过将KV cache切分为固定大小的块（block）并按需分配，避免了连续内存预留导致的碎片化和浪费，使显存利用率接近理论上限，支持更大batch size和更长序列，同时通过块级管理实现高效的内存共享和回收。
提示注入攻击威胁等级高：它利用模型无法严格区分指令与数据的架构缺陷，可绕过系统约束、窃取敏感信息或劫持智能体工具调用，间接注入在检索增强与自动化场景中尤为隐蔽，目前尚无根治方案，只能靠权限最小化、输入隔离与多层防御缓解。
AI辅助决策系统的法律风险包括算法歧视导致的反歧视法违反、决策透明度不足引发的程序正义问题、责任主体不明确造成的侵权责任认定困难、数据使用的合规性风险、以及自动化决策对个人权利的侵害，需建立算法可解释性机制和问责框架。
MoE模型通过稀疏激活机制仅路由部分token到少数专家，理论FLOPs显著低于Dense模型，但实际推理中存在专家负载不均、通信开销、动态调度延迟等问题，在GPU集群部署时吞吐量和延迟表现取决于路由策略、专家并行度及硬件互联带宽的协同优化。
LoRA通过低秩矩阵分解冻结预训练权重仅训练少量参数，显著降低显存占用（可减少至1/10）和训练成本，同时保持接近全量微调的性能，支持多任务切换且避免灾难性遗忘，特别适合资源受限场景和快速迭代部署。