要事实准确、可溯源、领域知识频繁更新就走 RAG；要创意、多轮推理、语气自然就用纯生成。工程上多是混合方案：先检索保证准确，再让模型组织语言。
成本优化可从多层入手：路由小模型处理简单请求，启用语义缓存与前缀缓存，压缩提示词和检索上下文，限制输出长度，批处理异步调用，并结合token监控、预算告警与蒸馏微调，降低单位请求成本。
要事实准确、可溯源、领域知识频繁更新就走 RAG；要创意、多轮推理、语气自然就用纯生成。工程上多是混合方案：先检索保证准确，再让模型组织语言。
📍 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
大模型包含数千亿参数，训练需对海量数据执行万亿次浮点运算，GPU的并行计算架构和高带宽显存能高效处理矩阵运算和梯度反向传播，单机CPU根本无法承载。
Milvus开源可自部署，支持HNSW、IVF、DiskANN等索引与GPU加速，大规模场景成本可控；Pinecone全托管，运维省心、延迟稳定，但定制性弱、成本较高，选型应以自有数据做基准测试。
AI生成代码可达生产级别，但需人工审查。现阶段AI擅长标准实现和样板代码，在复杂业务逻辑、性能优化、安全边界处理上仍需工程师把关，通过Code Review、测试覆盖和持续集成流程可将其稳定应用于生产环境。
科学评测应构建分层、可验证的指令集，覆盖格式、长度、约束组合与多轮冲突指令，参考IFEval、FollowBench等基准，优先使用规则可自动校验的约束，减少裁判偏差。需区分prompt级与指令级准确率，结合人工抽检、LLM评审校准与多次采样统计置信区间，并防范数据污染。
当前AI能通过组合与泛化产出新颖且有价值的成果，满足功能性创造标准，但其创新源于训练数据的统计规律，缺乏内在动机、意图与自我评价，因此是否算“真正”创造，取决于对创造性的定义，尚无定论。
AI发现的分子在Ⅰ期临床成功率约80%–90%，明显高于传统约40%–65%；但Ⅱ期成功率仅约40%，与行业平均接近，整体上市率尚无定论，因样本少、周期长，仍需更多后期数据验证。