现有研究显示，AI辅助创作对原创能力的影响取决于使用方式：若用于替代构思，易导致认知卸载与风格趋同；若用于拓展方案与反馈迭代，则可提升效率并激发新组合。因此关键在于人类保持主导权与批判性判断。
ChatGLM3-6B原生支持Function Call，单工具简单调用较稳定；但多工具链式调用、复杂参数抽取及长上下文下易漏参、幻觉，需配合Schema校验与微调。
现有研究显示，AI辅助创作对原创能力的影响取决于使用方式：若用于替代构思，易导致认知卸载与风格趋同；若用于拓展方案与反馈迭代，则可提升效率并激发新组合。因此关键在于人类保持主导权与批判性判断。
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多任务学习通过联合优化多个任务损失，使共享表示同时适配各任务分布，从源头缓解遗忘；常配合梯度冲突消解（PCGrad、GradNorm）、参数隔离与正则约束（EWC）及经验回放，在共享与任务特定参数间平衡稳定性与可塑性。
跨语言能力源于多语语料联合预训练形成的共享子词词表与语义对齐表示：Transformer 在高维空间中把不同语言的相同概念映射到相近子空间，并借助平行语料、代码混合及指令微调强化迁移；但低资源语言受词表切分低效与数据失衡影响，性能仍显著落后。
Midjourney 在美学风格、构图与光影上开箱即优，但闭源、可控性弱；Stable Diffusion 开源，借助 LoRA、ControlNet 可精细控制与定制，但上限依赖调参与模型选择，门槛更高。
对重复性高、结构化的任务帮助明显，可降低试错成本、统一输出质量并沉淀团队经验；但模板需随模型版本与场景持续评测维护，否则易僵化，对开放性复杂任务增益有限。
AI已能在限定条件下自主发现规律：符号回归从数据中重构开普勒式关系，AlphaTensor、FunSearch改进算法与组合构造，形式化证明系统可完成部分定理。但其依赖人为设定的表示与目标，缺乏独立提出新概念与理论框架的能力，真正范式级发现尚未实现。
显存不足时可尝试：1) 使用量化模型（如Q4_K_M替代FP16）降低显存占用50-70%；2) 调整num_gpu参数控制GPU层数或完全CPU运行；3) 减小context_length和num_ctx参数；4) 启用模型offloading将部分层卸载到系统内存；5) 选择更小参数量的模型如7B替代13B以上版本。