梯度检查点以计算换显存：前向仅保存部分层激活，反向时重算其余激活，显存可降至约O(√n)，代价是约20%-30%额外计算，常与混合精度、ZeRO配合使用。
神经渲染可在密集视角下高保真重建几何与外观，NeRF、3D高斯泼溅已实现近照片级新视角合成，但受限于稀疏观测、动态场景、材质光照解耦及计算开销，仍属近似重构而非物理精确复原。
梯度检查点以计算换显存：前向仅保存部分层激活，反向时重算其余激活，显存可降至约O(√n)，代价是约20%-30%额外计算，常与混合精度、ZeRO配合使用。
📍 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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Milvus分布式架构成熟,支持多种索引与十亿级规模,适合大型企业;Qdrant基于Rust,部署轻量,过滤检索与延迟表现出色,适合中小规模。按数据量、运维能力与过滤需求选择。
提供统一的预训练模型、分词器与Pipeline接口，支持PyTorch/JAX，集成Trainer训练、PEFT微调、量化加载与Hub分发，大幅降低模型复用成本。
先用LangChain的LCEL组合Prompt、LLM与OutputParser构建基础链，再接入向量库（FAISS/Milvus）与Embedding实现RAG，借助Agent与Tool调用扩展能力，配合LangSmith做链路追踪评测，最后用LangServe或FastAPI部署并加缓存、限流与重试。
向量数据库将文档切块并经嵌入模型编码为高维向量，借助HNSW、IVF等近似最近邻索引实现毫秒级语义召回，为大模型提供外部知识上下文，缓解幻觉并突破上下文窗口限制。
Cursor是AI原生IDE，具备全仓库索引、多文件Agent式编辑与跨文件上下文理解，可自主改动并运行命令；Copilot更偏行内补全，但其Agent模式正快速追赶。
采用 BM25 与向量混合检索，再经重排序引入权威外部知识，约束模型仅依据检索片段作答并附引用溯源，配合查询改写、合理分块与答案一致性校验，可显著降低事实性幻觉，但需持续监控召回质量。