二者难以简单比较：蒸馏能让小模型获得更好的泛化与能力迁移，但训练成本高；结构化剪枝压缩直接，通常需微调恢复精度。实践中常先剪枝再蒸馏，综合收益最佳。
INT8 通常近乎无损，INT4（GPTQ、AWQ）可降低约70%显存并提升吞吐，但长上下文、数学与代码任务掉点更明显；应以目标任务评测为准，使用校准量化并保留敏感层高精度。
二者难以简单比较：蒸馏能让小模型获得更好的泛化与能力迁移，但训练成本高；结构化剪枝压缩直接，通常需微调恢复精度。实践中常先剪枝再蒸馏，综合收益最佳。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
98.6% 数据完整度
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5年 历史数据清洗
2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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原始数据开放下载，可复核。
08:00/20:00自动校准模型。
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实时拉取canada最新数据
2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
数据投毒攻击通过在训练集中注入恶意样本，可导致模型学习到错误模式，引发预测偏差、后门触发、泛化能力下降等问题，严重时使模型在特定输入下产生预定错误输出，威胁模型可靠性与安全性。
PagedAttention解决了KV Cache因变长序列导致的显存碎片与预留浪费问题，借鉴操作系统分页思想按固定块非连续存储，并支持前缀共享，显著提升批处理规模与吞吐。
INT8几乎无损，可压缩约4倍；INT4（GPTQ、AWQ）约8倍，精度损失较小；BitNet等1.58bit方案可达十余倍，但需训练适配，极低比特下精度与速度需权衡。
AI生成代码质量取决于任务复杂度和上下文完整性：简单CRUD、数据转换等可达生产级，复杂架构设计、性能优化、边界条件处理仍需人工审查，当前最佳实践是将AI作为配对编程伙伴而非独立开发者，代码需经过测试验证和安全审计后方可上线。
开源模型可本地部署实现数据物理隔离和完整审计，但需自行承担安全加固责任；闭源方案依赖服务商安全承诺，数据传输和存储存在第三方访问风险，但通常具备成熟的企业级安全认证和专业运维团队保障。
应覆盖问答、摘要、翻译、代码、数学推理、多轮对话、结构化输出与安全拒答等任务，兼顾难度、长度和领域分布，并加入少量负例与格式约束样本。