在人工智能技术高速迭代的今天，大型语言模型的知识更新已成为制约其实际应用的核心瓶颈。面对瞬息万变的信息世界，传统微调（Fine-tuning）与新兴的检索增强生成（RAG）形成了截然不同的技术路线。本文将从工程实践角度，通过技术原理拆解、成本效益分析、场景适配度三个维度，揭示两种方案的本质差异与选择
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量子计算与大模型轻量化：AI算力革命的破局点在哪里？
在人工智能技术狂飙突进的今天，两个关键技术方向正在重塑行业格局：量子机器学习带来的算力质变，以及大模型轻量化引发的效率革命。这两大技术路线不仅决定着AI模型的进化方向，更将深度影响未来十年的产业变革进程。 一、量子机器学习的技术瓶颈与突破路径 ...