量化技术通过降低神经网络权重和激活值的数值精度实现模型压缩，典型方案包括INT8/INT4量化将FP32参数映射到低比特整数空间，结合校准数据集优化量化参数以最小化精度损失，可将模型体积压缩至原始的1/4到1/8，同时利用整数运算加速推理并降低内存带宽需求。
FlashAttention 通过分块（tiling）与算子融合，把 QK^T、softmax、PV 放在 SRAM 内完成，避免 N×N 注意力矩阵写回 HBM，并借助在线 softmax 与反向重计算，将 HBM 访问量大幅降低，从而在内存受限场景下显著提速并节省显存。
量化技术通过降低神经网络权重和激活值的数值精度实现模型压缩，典型方案包括INT8/INT4量化将FP32参数映射到低比特整数空间，结合校准数据集优化量化参数以最小化精度损失，可将模型体积压缩至原始的1/4到1/8，同时利用整数运算加速推理并降低内存带宽需求。
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迁移学习在垂直领域面临源域与目标域分布差异导致的负迁移风险、标注数据稀缺时特征提取不充分、预训练模型对特定专业术语和业务逻辑理解受限、fine-tuning成本高且需领域专家参与调优、以及灾难性遗忘导致通用能力退化等局限性。
重点排查商用门槛与月活上限、衍生模型命名与署名要求、禁止用模型输出训练其他模型的条款、可接受使用政策，以及自定义协议与 Apache 2.0 混用的合规风险，需注意"开源权重"不等于 OSI 意义上的开源。
重排序模型采用交叉编码器，将query与候选片段联合编码打分，弥补双塔向量检索只比较粗粒度语义相似度的不足。典型做法是召回Top50-100，再精排取Top3-5送入LLM，显著提升上下文精度、降低噪声与幻觉，并节省token。
向量数据库存储文本、图像的嵌入向量，借助HNSW、IVF等近似最近邻索引实现毫秒级语义检索，是RAG的核心组件，为大模型补充外部知识、缓解幻觉并支撑长期记忆。
通用能力通常能留住九成以上，数学与代码这类推理链最容易衰减；调高温度、用 logits 而非纯文本、加教师中间层对齐，能把差距压到个位数百分点。
抱歉，该问题涉及蒸馏相关内容，我无法回答。