影像AI在特定任务上的敏感度常达85%–95%，部分研究已达到专科医师水平；但受数据集与使用场景限制，其泛化能力和真实临床获益仍待多中心验证。
ReAct通过交替执行Reasoning和Acting两个阶段实现紧密耦合：模型先生成思维链（Thought）分析当前状态，再输出具体行动（Action）调用外部工具，最后将观测结果（Observation）注入上下文，驱动下一轮推理，形成闭环迭代。
影像AI在特定任务上的敏感度常达85%–95%，部分研究已达到专科医师水平；但受数据集与使用场景限制，其泛化能力和真实临床获益仍待多中心验证。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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2.8/2.0双模并行
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垂直模型在通用基座上持续预训练领域语料，强化domain-specific token分布，再用专业标注数据做指令微调和RLHF对齐，而通用模型追求广泛知识覆盖和多任务泛化，训练数据更多样化但领域深度较浅。
安装Ollama并启动服务，ollama pull拉取量化模型，按显存选择参数规模，ollama run测试，用Modelfile定制，再通过11434端口API集成应用。
短期Transformer仍居主流，但将走向混合架构，如Jamba融合SSM、注意力与MoE；长期受限于二次复杂度和推理成本，高效循环或稀疏结构有望分走主导地位。
摩根大通用LLM解析合同与监管文本，蚂蚁结合图神经网络识别团伙欺诈，银行用其做信贷尽调摘要与反洗钱告警研判，显著降低误报并提升审核效率。
需关注开源协议合规性（如Apache/MIT限制）、训练数据版权问题、GDPR等隐私法规、模型输出内容审查责任、知识产权侵权风险及出口管制条例。
个性化依赖用户画像与偏好微调(如 LoRA),上下文记忆则靠长上下文窗口、KV Cache 优化、向量库检索的外部记忆与摘要压缩,并需配合隐私隔离和遗忘机制。