两者并非替代关系而是互补：指令微调建立基础对齐能力，使模型理解任务格式和遵循指令；RLHF通过人类反馈优化细粒度偏好，处理主观性、安全性等复杂对齐问题，实践中往往先SFT后RLHF，形成递进式对齐流程，单独使用各有局限。
持续学习避免灾难性遗忘的核心思路有三类：正则化方法（如EWC、SI）通过Fisher信息约束重要参数漂移；回放方法（经验回放、生成式回放）混合旧任务样本或伪样本；结构方法（渐进网络、参数隔离、LoRA适配器）为新任务分配独立容量，权衡稳定性与可塑性。
两者并非替代关系而是互补：指令微调建立基础对齐能力，使模型理解任务格式和遵循指令；RLHF通过人类反馈优化细粒度偏好，处理主观性、安全性等复杂对齐问题，实践中往往先SFT后RLHF，形成递进式对齐流程，单独使用各有局限。
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边缘AI部署主要方案包括：模型量化（INT8/INT4）、剪枝、知识蒸馏压缩模型体积；使用TensorRT、ONNX Runtime、TFLite等推理框架优化；结合NPU/DSP专用硬件加速；以及MobileNet、EfficientNet等轻量级架构设计。
主动学习以不确定性、多样性或委员会投票等准则筛选信息量最大的未标注样本交人工标注，用更少标注达到同等模型性能，从而降低标注成本。
GPT-4o约2.5美元/百万输入token、10美元/百万输出token；开源模型自托管在高利用率下单位成本可低数倍，但低负载时GPU闲置与运维开销会使API反而更划算。
现代语音合成以神经声码器与端到端模型为核心：借助大规模语料学习韵律、音色与情感分布，用扩散或自回归模型生成梅尔谱，再由HiFi-GAN等声码器还原高保真波形，并结合说话人嵌入实现音色克隆与自然停顿。
构建高效AI模型运维体系需建立多维度监控指标（准确率、延迟、资源消耗），实现自动化数据漂移检测与模型版本管理，结合A/B测试和金丝雀发布策略，配置实时告警与自动回滚机制，并通过可观测性平台整合日志、指标和追踪数据，确保模型在生产环境的稳定性和持续优化能力。
主流多模态模型已能完成短视频摘要、动作识别、时序定位与问答，但长视频的因果推理、细粒度时空对齐及幻觉抑制仍是瓶颈，且帧采样带来高昂算力开销。