两者边界在于测试时是否见过目标类别的任何样本。小样本学习（Few-Shot）在推理时提供K个标注样本（K≥1），模型通过元学习或上下文适配；零样本学习（Zero-Shot）完全依赖语义嵌入或自然语言描述泛化，本质差异在于对目标分布的先验信息量。
AI法律咨询可提供基础法律信息和初步分析，但无法替代专业律师服务：律师具备案件策略制定、法庭辩护、复杂法律关系判断及职业责任承担能力，而AI缺乏执业资质、实践经验和法律责任主体地位，仅能作为辅助工具使用。
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不会整体取代，但会压缩重复性编码岗位。助手擅长样板代码与补全，而需求拆解、系统设计、调试验证和责任归属仍依赖人，初级程序员需强化代码审查、测试与工程化能力。
医疗健康领域的模型幻觉风险极高：错误诊断建议可能延误治疗甚至危及生命，药物剂量或相互作用的虚构信息会导致严重不良反应，伪造的医学文献引用会误导临床决策，且患者往往缺乏专业知识难以识别错误，因此该领域对准确性要求远高于一般场景，必须建立严格的人工审核和责任机制。
优先选BF16：其指数位与FP32一致（8位），动态范围大，无需loss scaling，训练更稳定；FP16尾数精度更高但易溢出，仅建议在不支持BF16的旧硬件上配合动态缩放使用。
提升RAG召回率至90%以上需从多维度优化：采用混合检索（稠密+稀疏向量+BM25），细粒度分块策略（重叠滑窗），查询改写与扩展，多路召回融合重排序，优化embedding模型（微调或选用领域模型），引入元数据过滤和HyDE假设文档，定期评估并迭代优化检索管线。
可以，但有前提。MAML、原型网络等通过元训练学得易迁移的初始化或度量空间，新任务仅需少量样本与几步梯度即可适应；若新任务分布与元训练任务差异大，效果会明显下降。
企业私有化部署大模型成本取决于规模：小型方案（7B模型+单卡推理）约20-50万，中型方案（34B模型+多卡集群）200-500万,大型方案（70B+级+完整训练环境）需千万级投入,核心开销在GPU服务器、存储、运维团队和电力成本。