中文任务更推荐Qwen 2.5：其中文语料占比高、分词对汉字更高效，在C-Eval、CMMLU上通常领先；Llama 3英文生态更强，但中文需额外继续预训练或微调。
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Cursor先用AST切分代码块并生成嵌入，建立向量索引，查询时结合语义检索、符号引用与最近编辑上下文拼装提示；补全由专用低延迟模型完成，并用推测解码加速。
当前AI视频生成在短片段已接近真实，但多帧一致性、物理规律准确性和高分辨率细节仍是瓶颈，预计2-3年内可达到静态场景以假乱真，复杂动态场景需5年以上技术突破。
多模态模型已在肺结节检测、病理切片分析、视网膜病变筛查等场景落地，如Google Med-PaLM M融合CT影像与病历文本实现辅助诊断，IBM Watson Health结合影像和基因数据辅助肿瘤治疗方案制定。
RAG核心原理是将外部知识库与大语言模型结合，通过向量化检索相关文档片段注入prompt，使模型基于检索到的实时知识生成回答，解决预训练知识过时和幻觉问题，实现知识增强的动态生成。
评估AI项目投资价值需关注：1)技术壁垒与数据护城河的深度，2)商业场景的刚需程度与变现路径清晰度，3)团队的AI工程化能力与行业认知，4)单位经济模型是否能在规模化后实现正向现金流，5)监管合规风险与技术债务的可控性。
核心在混合检索（稠密+稀疏向量）、分块策略（语义分割优于固定窗口）、重排序模型过滤噪声、增量索引更新，生产环境需配合缓存层和Query改写提升召回准确率。