可在系统提示中嵌入术语表，用RAG检索领域词典与规范文档，配合少样本示例约束用法；进一步可用领域语料做SFT或持续预训练，并结合受限解码与规则校验保证术语一致。
可以，但受限于内存。M2 Max/Ultra 配备64GB以上统一内存时，使用llama.cpp加载4-bit GGUF量化模型（约40GB）即可运行70B，速度约5-12 token/s，基础版M2则无法承载。
可在系统提示中嵌入术语表，用RAG检索领域词典与规范文档，配合少样本示例约束用法；进一步可用领域语料做SFT或持续预训练，并结合受限解码与规则校验保证术语一致。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
98.6% 数据完整度
20+ 位数据分析师
5年 历史数据清洗
2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
引入jnd指标过滤噪音。
原始数据开放下载，可复核。
08:00/20:00自动校准模型。
每日预测点
数据完整率
历史指标
国家数据源
确定关注区间与模型偏好
实时拉取canada最新数据
2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
联邦学习通过分布式训练和梯度聚合避免原始数据共享，可缓解隐私泄露风险，但仍面临模型逆向攻击、梯度泄漏等威胁，需结合差分隐私、安全多方计算等技术才能构建更完善的隐私保护体系，并非银弹方案。
Prompt工程通过精确的指令设计、上下文构建和约束条件设定，直接影响模型的理解边界、推理路径和输出分布，优质prompt可显著提升响应准确性、一致性和任务完成度，而模糊或冲突的prompt则会导致幻觉、偏离和质量退化。
AI Agent通过多层机制保障复杂任务执行可靠性：采用状态机管理任务流转，实现断点续传和错误恢复；引入工具调用验证层，对关键操作进行预检查和结果校验；设计回滚机制处理不可逆操作；通过观察-行动-反思循环持续修正执行路径；结合上下文压缩技术突破token限制，确保长时任务连续性；针对高风险操作强制人工确认，平衡自主性与安全性。
Zero-shot 是模型在无示例情况下直接推理，依赖预训练知识；Few-shot 通过在 prompt 中提供少量标注样例让模型学习任务模式，本质是上下文学习机制的激活程度不同。
检索增强无法完全替代长上下文，二者互补：RAG成本低、可更新知识且易溯源，但召回受限于检索质量，难以处理需全局综合、多跳推理的任务；长上下文能保留完整语境，却代价高昂，工程上常采用“检索筛选加长窗口精读”的混合架构。
先界定任务与评测集，再从业务日志与专家知识采集数据，经去重、去噪、一致性校验与难例挖掘；控制指令多样性与分布覆盖，迭代回灌错误样本并防止数据泄漏。