微调数据量取决于任务复杂度和基座模型规模。简单分类任务100-1000条即可见效，复杂生成任务建议5000-50000条，领域迁移通常需要10000+高质量样本。关键是数据质量、多样性和与目标任务的对齐度，而非单纯追求数量。
AI辅助决策系统的法律风险包括算法歧视导致的反歧视法违反、决策透明度不足引发的程序正义问题、责任主体不明确造成的侵权责任认定困难、数据使用的合规性风险、以及自动化决策对个人权利的侵害，需建立算法可解释性机制和问责框架。
微调数据量取决于任务复杂度和基座模型规模。简单分类任务100-1000条即可见效，复杂生成任务建议5000-50000条，领域迁移通常需要10000+高质量样本。关键是数据质量、多样性和与目标任务的对齐度，而非单纯追求数量。
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主要在效率与长程能力：稀疏/线性注意力与FlashAttention缓解二次复杂度，GQA、MLA压缩KV缓存，改进RoPE外推长度泛化，并探索与SSM（如Mamba）的混合架构。
AI仅适合作为心理健康的辅助工具，用于筛查、psychoeducation、情绪记录与低风险认知行为训练；不应独立诊断、处理自杀与暴力等危机、开具治疗决策，且须保障隐私合规、算法透明、人工督导与转介机制。
神经网络可解释性困难，根源在于其高维非线性复合映射与分布式表征：语义特征多以叠加（superposition）方式纠缠于大量神经元，缺乏模块化对应；参数规模庞大且损失曲面非凸，解不唯一，归因方法（如梯度、SHAP）又常不稳定、难以验证因果性。
知识图谱与大模型深度融合的核心路径包括：将结构化知识注入预训练语料或通过实体链接增强Prompt，构建KG-enhanced Retrieval提升事实准确性，利用图神经网络融合符号推理与神经表征，以及通过神经-符号混合架构实现可解释的多跳推理，从而兼顾语义理解的流畅性与知识推理的可靠性。
建立领域术语库，使用CAT工具的术语管理功能进行预翻译约束，对AI输出进行人工校对时重点核查专业术语，必要时采用术语一致性检查工具批量修正，并通过反馈机制持续优化模型的领域适配性。
有相关研究数据。斯坦福2021年研究显示AI辅助代码中40%存在安全漏洞，NYU 2022年研究指出GitHub Copilot生成代码约40%包含CWE漏洞，且开发者接受率达40%以上，但具体数据因工具、语言和场景差异较大，需持续关注最新学术和行业报告。