总体较强但不均衡：mBERT、XLM-R 等在高资源相近语系间零样本迁移表现良好，低资源及类型学差异大的语言则明显衰减，受“多语言诅咒”、词表覆盖不足和预训练语料失衡影响，常需目标语言适配或对齐微调来补足。
深度伪造检测技术与生成技术呈现军备竞赛态势。当前检测方法依赖生物特征不一致性、频域伪影和时序异常等技术手段，但面对扩散模型和对抗训练的快速迭代，检测器存在滞后性。多模态融合检测、可解释性分析和区块链溯源等前沿方向正在探索，但技术博弈仍将持续。
总体较强但不均衡：mBERT、XLM-R 等在高资源相近语系间零样本迁移表现良好，低资源及类型学差异大的语言则明显衰减，受“多语言诅咒”、词表覆盖不足和预训练语料失衡影响，常需目标语言适配或对齐微调来补足。
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2.8/2.0双模并行
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Stable Diffusion本地部署最低需要8GB显存的NVIDIA GPU（如RTX 3060），推荐16GB以上显存（RTX 4090/A6000）以支持高分辨率生成。CPU需8核以上，系统内存16GB起步，32GB更佳。硬盘需预留50GB以上空间存储模型文件，建议使用SSD加速读写。
提示注入攻击威胁等级高：它利用模型无法严格区分指令与数据的架构缺陷，可绕过系统约束、窃取敏感信息或劫持智能体工具调用，间接注入在检索增强与自动化场景中尤为隐蔽，目前尚无根治方案，只能靠权限最小化、输入隔离与多层防御缓解。
RAG通过外部知识库检索提供实时准确信息,解决大模型知识过时、领域专业性不足、幻觉率高等问题,特别适用于企业内部文档问答和垂直领域应用。
零样本识别的极限主要受三方面制约：一是语义-视觉对齐的模态鸿沟，细粒度属性、组合关系与计数类任务表现骤降；二是预训练数据分布偏置与长尾概念覆盖不足，使罕见类别泛化受限；三是提示敏感与域偏移下的校准缺陷，导致其难以逼近有监督上界。
头数需权衡头维度与表达多样性：通常固定 head_dim 为 64 或 128，再由隐藏维度反推头数；头过多会使单头容量不足，最终靠消融与缩放实验确定，并可用 GQA 降低 KV 缓存。
通过分组指标量化偏见：比较不同受保护群体的人口统计均等差异、机会均等差异（TPR/FPR差）及校准度，辅以反事实公平性测试与交叉子群分析；同时审查数据代表性与标签偏差，并持续监控部署后漂移，注意各指标间的不可兼得性。