MoE 通过稀疏路由仅激活部分专家，在相近推理算力下显著扩大参数容量，提升训练与推理性价比；局限在于显存占用高、专家负载不均、路由不稳定、通信开销大，且微调与部署复杂度明显高于稠密模型。
多模态大模型通过统一特征空间对齐图像编码器与文本编码器，实现跨模态语义理解，可同时处理视觉与语言信息并进行推理，如GPT-4V、Gemini等已具备成熟能力。
MoE 通过稀疏路由仅激活部分专家，在相近推理算力下显著扩大参数容量，提升训练与推理性价比；局限在于显存占用高、专家负载不均、路由不稳定、通信开销大，且微调与部署复杂度明显高于稠密模型。
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2.8/2.0双模并行
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需掌握LLM原理与局限、结构化提示设计、少样本与思维链技巧、RAG与工具调用、评测集构建与A/B迭代，并具备基础编程能力、领域知识及提示注入防护意识。
多Agent协作系统的架构设计核心在于：明确Agent角色分工与通信协议、设计任务分解与分配机制、建立共享状态管理与一致性保障、实现异步消息传递与事件驱动架构、配置冲突检测与协商策略、保证系统的可扩展性与容错性，同时需要监控协作效率与资源利用率。
先将文档切块并用嵌入模型向量化存入向量库；查询时把问题向量化，检索Top-K相关片段，可加重排序，再拼入提示词让大模型基于证据生成。
视任务而异:HumanEval等函数级题目顶尖模型通过率可超90%,但SWE-bench这类真实仓库任务仅约四到七成,复杂业务仍需人工审查与测试。
核心优化路径包括：混合精度训练（FP16/BF16）降低算力密度；梯度检查点减少显存换时间；分布式训练中的通信压缩（如1-bit Adam）；以及在碳强度低谷时段调度训练任务（Carbon-Aware Scheduling）。模型架构侧可优先采用稀疏激活的MoE结构。
知识损失可通过教师-学生模型输出分布的KL散度量化，或采用特征图的L2距离、注意力权重的相似度指标衡量，也可用任务性能下降幅度（准确率差、F1分数降低）或中间层表示的CKA相似性作为间接评估。