可以部分降低，但难以“大幅”普适降低。检索增强、模型编辑（ROME/MEMIT）与LoRA持续微调可显著压缩事实更新成本，但存在遗忘、一致性与多跳推理泛化不足等问题；涉及能力层面的更新仍需高成本再训练。
会。当任务梯度冲突、共享容量竞争且优化目标不一致时，辅助任务会降低主任务泛化，即负迁移；可用PCGrad、任务加权、部分共享结构缓解。
可以部分降低，但难以“大幅”普适降低。检索增强、模型编辑（ROME/MEMIT）与LoRA持续微调可显著压缩事实更新成本，但存在遗忘、一致性与多跳推理泛化不足等问题；涉及能力层面的更新仍需高成本再训练。
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大模型涌现能力源于规模跨越临界阈值后的相变现象：参数量、数据量和计算量的联合增长使模型在高维表示空间中形成复杂的非线性组合能力，从而在未经显式训练的任务上表现出少样本学习、推理和指令遵循等突变性质。
向量数据库在RAG系统中负责存储文档的向量化表示，通过高效的近似最近邻搜索（ANN）算法快速检索与查询语义相似的文本片段，为大语言模型提供相关上下文，从而实现知识增强生成，解决模型知识时效性和领域专业性不足的问题。
终身学习系统通过增量参数更新、经验回放与正则化约束缓解灾难性遗忘，借助漂移检测与元学习实现快速自适应，并以模块化扩展和知识蒸馏维持稳定性与可塑性的动态平衡，同时依托在线评估闭环持续校准性能。
自回归生成适用于需要高质量、连贯性强的文本生成场景，如对话系统、机器翻译和创意写作，但推理速度慢；非自回归生成通过并行解码大幅提升推理速度，适用于实时翻译、语音合成等对延迟敏感的场景，但生成质量通常略逊于自回归模型。
视频生成模型缺乏显式物理引擎约束，仅通过数据驱动学习隐式物理规律，面对训练集外的复杂交互和长时依赖时，时序一致性建模能力不足，加上扩散模型的随机性和多帧因果推理的累积误差，导致物理违和现象频发。
AI会重构而非整体取代程序员岗位：它能自动化样板代码、测试与调试等低复杂度任务，压缩初级岗位需求，但需求分析、系统架构、安全合规与责任担当仍依赖人类，岗位技能重心将转向问题建模、工程治理与AI协作。