工程难点集中在奖励建模的失真与奖励欺骗：人类偏好标注噪声大、覆盖分布窄，导致RM易被策略模型利用；PPO训练不稳定，KL散度控制与策略坍缩难以平衡；大规模分布式rollout与critic同步带来显存与通信瓶颈；对齐税（alignment tax）使安全约束与能力保留之间持续存在Pareto权衡。
RLHF分三步：先用示范数据做SFT；再收集人类偏好排序训练奖励模型；最后用PPO优化策略，并加KL惩罚约束其偏离参考模型，抑制奖励黑客与分布漂移。
工程难点集中在奖励建模的失真与奖励欺骗：人类偏好标注噪声大、覆盖分布窄，导致RM易被策略模型利用；PPO训练不稳定，KL散度控制与策略坍缩难以平衡；大规模分布式rollout与critic同步带来显存与通信瓶颈；对齐税（alignment tax）使安全约束与能力保留之间持续存在Pareto权衡。
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Sora展现出一定的三维一致性与物体恒存，但属数据驱动的隐式模拟。碰撞、流体、因果等物理规律常出错，尚不是可靠的世界模拟器。
混合检索融合稀疏检索（BM25）的精确词项匹配与稠密向量的语义泛化能力，弥补单一方法在专有名词、长尾术语或语义改写上的盲区；结合RRF或加权融合与重排序，可显著提升召回覆盖面与排序稳健性，降低漏检风险。
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。