影响取决于使用方式：若直接采纳生成内容，易导致风格趋同、观点同质与潜在版权风险；若将其用于选题发散、结构优化和润色，并保留人工立意、事实核查与署名披露，原创性仍可维持甚至提升。
有效，但样本效率与 sim2real（仿真到现实迁移）是瓶颈：仿真加域随机化可支持大规模试错，真机上仍需示范数据、离线 RL 或偏好优化，所以落地多为模仿学习预训练加 RL 微调。
影响取决于使用方式：若直接采纳生成内容，易导致风格趋同、观点同质与潜在版权风险；若将其用于选题发散、结构优化和润色，并保留人工立意、事实核查与署名披露，原创性仍可维持甚至提升。
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稀疏激活（如MoE）通过条件计算解耦参数量与单token算力，已在大规模LLM中验证性价比，但路由负载均衡、通信开销与推理显存占用仍是瓶颈，未来更可能与稠密模型长期共存，在超大规模场景占主导。
短期难全面替代。昇腾等在单卡算力、HBM带宽、互联及软件生态上仍有差距，但推理与中等规模训练已可落地，前沿超大规模训练仍依赖英伟达。
最易被忽视的技巧包括：明确输出格式与约束并给出反例，用少样本示例锚定风格，将指令与数据用分隔符隔离以防注入，拆分多步任务并要求先列判据再作答，同时建立评测集迭代版本，而非凭感觉调整提示词。
Llama与ChatGPT性能差距取决于版本和任务场景。Llama 3.1-405B在多项基准测试中已接近GPT-4水平，但在复杂推理、多轮对话连贯性和指令遵循精度上仍有差距。开源模型可通过微调缩小特定领域差距，但闭源模型在RLHF优化和工程化上仍保持优势。
AI既可能放大也可能缩小不平等，关键取决于制度设计：算力、数据与高技能人才的集中会拉大资本与劳动、地区与群体间差距，而普惠基础设施、数字技能培训、算法审计及再分配政策可显著缓解这一风险。
大模型生成法律文书时语义流畅但存在幻觉风险，常见问题包括虚构法条与判例、引用过时法规、管辖地差异混淆及事实遗漏；需结合RAG检索权威法库、条文可溯源核验并由律师复核，同时防范客户隐私泄露与责任归属不清。