以文档哈希或修改时间检测增删改，仅对变更文档重新分块与嵌入，通过稳定chunk ID做upsert与软删除；HNSW或IVF索引支持增量插入，墓碑累积后定期合并重建，并记录嵌入模型版本以防止向量空间不一致。
差异显著。零样本依赖预训练知识和语义泛化，易受领域偏移影响，性能波动大；少样本通过示例快速适应目标分布，收敛更稳定，但需标注成本。实际中少样本在垂直领域准确率通常高10-30%，零样本更适合冷启动和长尾场景。
以文档哈希或修改时间检测增删改，仅对变更文档重新分块与嵌入，通过稳定chunk ID做upsert与软删除；HNSW或IVF索引支持增量插入，墓碑累积后定期合并重建，并记录嵌入模型版本以防止向量空间不一致。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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Midjourney 默认美学先验强，画面光影浓烈、构图戏剧化；DALL-E 3 侧重提示词遵循与文字渲染，风格更中性。二者差异明显，前者重艺术表现，后者重语义对齐。
推理并发瓶颈主要在三处：解码阶段受显存带宽限制（memory-bound），KV Cache 占用导致 batch 难以扩大，以及调度碎片化与长短请求混排造成队头阻塞。优化手段包括 PagedAttention、连续批处理、前缀缓存、投机解码、张量并行与 Prefill/Decode 分离部署。
Cursor是AI原生IDE，可索引整个代码库做上下文检索，支持跨文件编辑与Agent自动执行任务，全局理解和重构更强；Copilot早期更偏行级补全。
有效但并非万能：在算术、多跳和符号推理上增益明显，本质是把隐式计算外化为可校验的中间状态；对知识问答增益有限，且高度依赖示范质量与模型规模。
商用限制条款通常以月活用户数或营收阈值为界，如Llama2限制7亿MAU以上企业，需关注derivative works定义、是否允许模型蒸馏、API服务是否算商用等细节条款。
用 JSON Schema 约束参数与结构化输出，调用前校验、失败后带错误信息重试；工具保证幂等，并设超时、限流与权限控制，辅以日志追踪与评测集回归。