短期内（3至5年）Transformer仍将主导：其并行训练、扩展定律与成熟软硬件生态难以替代。但O(n²)注意力与KV缓存瓶颈，正推动Mamba、RWKV等状态空间模型及混合架构渗透，长期更可能走向融合而非彻底取代。
比例随阶段差异很大：训练型项目算力常占40%至70%，调用API的应用型项目通常为15%至35%，推理成本随调用量线性增长。数据标注、人力与工程运维同样占比可观，应按TCO测算，并用缓存、量化、批处理优化单位Token成本。
短期内（3至5年）Transformer仍将主导：其并行训练、扩展定律与成熟软硬件生态难以替代。但O(n²)注意力与KV缓存瓶颈，正推动Mamba、RWKV等状态空间模型及混合架构渗透，长期更可能走向融合而非彻底取代。
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影响很大：Embedding决定召回上限，若语义表征与领域、语言、查询风格不匹配，再强的生成模型也无从补救；选型需关注维度、长文本支持、MTEB及领域基准表现，并配合重排序与分块策略联合调优。
联邦学习通信瓶颈可从三方面破解：一是梯度稀疏化、量化与低秩压缩，降低单轮传输量；二是增加本地迭代步数、采用异步或分层聚合，减少通信轮次；三是客户端选择与知识蒸馏，缓解异构数据下的收敛退化。
世界模型让智能体在潜空间中学习环境动力学与因果结构，支持反事实推演、长程规划和高样本效率学习，是从模式匹配走向可预测、可决策的通用智能的关键一环。
ControlNet冻结原模型并复制编码器，通过零卷积注入Canny边缘、深度、姿态、分割等条件约束构图；调节control weight、引导起止区间并组合多个ControlNet，可平衡控制力与创意。
先用 OpenAI API 或本地模型初始化 LLM,通过 VectorStore 构建知识库嵌入,配置 ConversationalRetrievalChain 实现检索增强生成,最后封装 Flask 接口即可快速部署。
先明确任务边界并清洗领域语料，选用1B至7B开源基座做继续预训练，再以LoRA或QLoRA进行指令微调，配合偏好对齐与领域评测集迭代，最后量化部署。