应分层设计：短期工作记忆承载当前上下文，长期记忆用向量库加知识图谱存储情景与语义信息；配套写入筛选、摘要压缩、重要性衰减与检索重排，并保证可更新、可审计与隐私隔离。
两者定位不同：vLLM专注大语言模型推理，提供PagedAttention内存优化和动态批处理，适合文本生成服务；TensorRT是通用推理引擎，支持多模态模型和极致优化，适合端侧或严格延迟场景。选择取决于模型类型、部署环境和性能目标，LLM服务优先vLLM，CV或边缘推理选TensorRT。
应分层设计：短期工作记忆承载当前上下文，长期记忆用向量库加知识图谱存储情景与语义信息；配套写入筛选、摘要压缩、重要性衰减与检索重排，并保证可更新、可审计与隐私隔离。
📍 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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典型案例包括AlphaFold2预测蛋白质结构、GraphCast与盘古气象模型加速中期天气预报、神经算子（FNO）求解偏微分方程、GNoME发现数百万种候选晶体材料，以及大模型辅助DFT势函数拟合与分子动力学，大幅降低传统数值模拟成本。
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。
神经架构搜索可在给定搜索空间和约束下自动发现高性能模型，但"最优"取决于搜索空间设计、评估策略和计算预算，实际应用中往往是局部最优解，且泛化性能受数据分布和任务特性影响，需结合领域知识和人工经验进行搜索空间设计才能逼近真正意义上的最优架构。
预训练阶段在海量无标注数据上进行自监督学习，让模型学习语言的统计规律和世界知识；后训练阶段通过监督微调、RLHF等技术，在特定任务数据上优化模型行为，使其符合人类偏好和实际应用需求。
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。
纯CPU下，4-bit量化的7B-8B模型在主流多核机器上可达约5-15 tokens/s，较为流畅；13B勉强可用，70B需40GB以上内存且仅1-2 tokens/s，瓶颈主要是内存带宽。