推荐 NVIDIA 显卡，SD1.5 至少 4-6GB 显存，SDXL 建议 8-12GB 以上，Flux 需 16GB 以上或量化；另需 16GB 以上内存、SSD 与 CUDA 环境，AMD 与 Mac 可用但速度和兼容性较弱。
多模态模型通过融合CT、MRI、病理图像与临床文本实现跨模态特征学习，在肺结节检测、肿瘤分割和罕见病诊断中显著提升准确率，部分任务已达到专家级水平，并通过零样本学习缓解标注数据稀缺问题。
推荐 NVIDIA 显卡，SD1.5 至少 4-6GB 显存，SDXL 建议 8-12GB 以上，Flux 需 16GB 以上或量化；另需 16GB 以上内存、SSD 与 CUDA 环境，AMD 与 Mac 可用但速度和兼容性较弱。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
单卡 A100 80GB 全参数训练约 1B 到 3B 量级，用 QLoRA 可微调 30B 至 70B 模型，预训练大模型则需多卡并行。
突破语义鸿沟的核心，是把图像和文本映射到共享语义空间，用对比学习对齐成对样本，再用跨模态注意力与硬负样本挖掘压缩模态间的分布差异。
取决于语料规模与分布差距：领域语料达数十亿 token 且术语差异大时，先继续预训练再 SFT；数据少、任务明确则直接 LoRA 微调，并混入通用数据防遗忘。
RAG优先。微调成本高且易过拟合，RAG检索实时性强、可解释性好、维护成本低，适合企业知识库动态更新场景。若需深度领域适配可RAG+微调混合，但单纯问答RAG已足够，GPT-4级模型+优化检索策略即可达到生产级效果。
传统统计与规则翻译在术语一致性和离线场景仍有价值，但大模型在长上下文连贯性、语气风格、习语及领域适配上明显占优，BLEU之外的人评差距常达一个档次；短板是偶发漏译、幻觉与延迟成本，需配合术语表与回译质检。
INT8几乎无损，可压缩约4倍；INT4（GPTQ、AWQ）约8倍，精度损失较小；BitNet等1.58bit方案可达十余倍，但需训练适配，极低比特下精度与速度需权衡。