INT8基本无损，掉0.5–2个点；4-bit权重1–4个点，2-bit以下崩塌；GPTQ/AWQ加持可把4-bit压进1个点，但生成长尾任务更敏感。
以多任务、分难度的种子数据为基础，用Self-Instruct扩展，再经规则过滤、去重、模型打分与人工抽检，保证答案正确、格式统一，并严防评测集污染。
INT8基本无损，掉0.5–2个点；4-bit权重1–4个点，2-bit以下崩塌；GPTQ/AWQ加持可把4-bit压进1个点，但生成长尾任务更敏感。
📍 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
可以。通过高质量领域数据做持续预训练与SFT，并结合RAG和偏好对齐，7B至14B模型在法律、医疗、金融等封闭任务上常超越通用大模型，但泛化与复杂推理仍偏弱。
在规则明确、可无限模拟且有清晰胜负信号的封闭领域，自我博弈已被AlphaGo Zero、AlphaZero等证明可达超人类水平；但在开放环境、奖励难以定义或存在分布偏移的任务中，仍受限于环境保真度、对手多样性与奖励设计，难以直接推广。
明确目标受众与上下文、使用具体指令代替模糊描述、提供少量高质量示例（few-shot）、分解复杂任务为子步骤、指定输出格式与约束条件、迭代测试并根据实际输出精调措辞——这六条构成Prompt工程的核心骨架。
AI辅助科学假设生成具备实质创新价值：其可在海量文献与多模态数据中挖掘人类难以察觉的跨领域关联，显著扩大假设搜索空间并提升筛选效率。但其产出仍受训练数据偏差与幻觉制约，真正价值取决于可证伪性检验与实验验证。
ViT在大规模预训练下性能超越CNN，ImageNet Top-1可超88%；但缺乏归纳偏置，小数据易过拟合，需依赖预训练、强增强或蒸馏，且注意力复杂度随token数平方增长。
AI辅助诊疗的责任追溯应基于系统角色定位：若作为辅助决策工具，责任主体仍为医师，需审查其是否尽到合理注意义务；若系统存在算法缺陷或数据偏差导致误诊，则开发商、部署方可能承担产品责任；关键在于建立全流程可追溯机制，明确人机协作中的决策权重与责任分担边界。