采用分层架构：短期记忆依靠上下文窗口与滚动摘要，长期记忆用向量库加知识图谱存储情景与语义信息，并设计写入筛选、重要性打分、时间衰减与反思压缩机制，避免记忆膨胀与污染。
模型蒸馏的能力保留率取决于teacher-student架构差异、蒸馏损失函数设计和训练数据质量，通常student模型在参数量压缩50-90%时可保留teacher模型85-98%的性能，但极端压缩下会出现显著的能力退化和知识遗忘现象。
采用分层架构：短期记忆依靠上下文窗口与滚动摘要，长期记忆用向量库加知识图谱存储情景与语义信息，并设计写入筛选、重要性打分、时间衰减与反思压缩机制，避免记忆膨胀与污染。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
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Agent监控以OpenTelemetry做全链路追踪，记录LLM与工具调用的输入输出、token、延迟和成本；用Langfuse回放评估，Prometheus与ELK负责告警和日志，并脱敏审计。
ControlNet多模态控制、Tiled Diffusion大图生成、ADetailer面部修复、Dynamic Prompts批量生成、Regional Prompter分区控制，配合Civitai浏览器直连模型库。
需评估业务场景复杂度、数据敏感性和长期规模：标准化需求适合外采SaaS节省前期成本，核心差异化能力或涉及敏感数据则自建团队投入虽大但可控性和ROI更优。
公开数据显示，AI设计的分子在I期临床成功率约80%至90%，明显高于传统方法的约40%至65%；但II期成功率约40%，与行业水平接近，说明AI主要提升了早期筛选与设计效率，整体研发成功率提升仍需更多长期验证。
Milvus 开源，可私有化部署，扩展性强、成本可控，但需自行运维；Pinecone 为全托管服务，上手快、免运维，但费用较高且数据受限于云端。重数据主权选 Milvus，重效率选 Pinecone。
本地部署LLM的核心瓶颈是显存与内存带宽：7B模型FP16约需14GB显存，4bit量化后仅需约5GB；70B量化版需48GB以上，可用双卡24GB或Mac统一内存。建议配NVMe固态、64GB内存，并用vLLM或llama.cpp优化推理吞吐。