vLLM和TGI都是高性能推理引擎，vLLM通过PagedAttention实现更高吞吐量和显存利用率，在批处理场景下通常有20-30%性能优势；TGI在单请求延迟和流式输出上表现更优，且HuggingFace集成更便捷，选择取决于具体负载模式和部署需求。
不能。合成梯度通过辅助网络预测局部梯度，解耦层间更新锁定，缓解同步等待，但预测误差引入偏差，深层与长序列中稳定性及收敛性受限，且额外开销不可忽略，故只能部分缓解瓶颈，无法彻底解决。
vLLM和TGI都是高性能推理引擎，vLLM通过PagedAttention实现更高吞吐量和显存利用率，在批处理场景下通常有20-30%性能优势；TGI在单请求延迟和流式输出上表现更优，且HuggingFace集成更便捷，选择取决于具体负载模式和部署需求。
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用BGE-M3做向量化，文档解析后语义分块存入Milvus或FAISS，采用BM25加向量混合检索并重排，再接Ollama本地模型生成答案。
AI法律文书分析的可信度评估应围绕五项核心指标：事实与法条引用的准确率及可溯源性、结论的逻辑一致性与可复现性、对管辖差异和法规时效的识别能力、幻觉与遗漏率的量化测试，以及人工复核机制与责任归属，并以标注数据集和盲测持续校验。
Sora基于扩散Transformer（DiT），先用视频压缩网络把视频编码为潜空间时空patch，再在文本条件下对噪声patch去噪，最后解码还原像素，靠规模化训练涌现出时空一致性。
短期Transformer仍居主流，但将走向混合架构，如Jamba融合SSM、注意力与MoE；长期受限于二次复杂度和推理成本，高效循环或稀疏结构有望分走主导地位。
启用 fp16 半精度与 xformers 或 SDPA 注意力，配合 attention slicing、VAE tiling 和 CPU offload，SD1.5 约 4GB、SDXL 约 8GB 显存可运行，另可用 TensorRT 加速。
提示词工程稳定性技巧：使用结构化模板固定输出格式、提供少样本示例明确期望、拆解复杂任务为多步推理链、设置约束条件过滤无关内容、采用思维链提示增强逻辑一致性。测试不同措辞并建立提示词版本管理。