Whisper在英语及主流语种的干净语音上词错率很低，large-v3 已能满足字幕与会议转写；但在强噪声、重口音、专业术语、多说话人重叠场景下精度下降，且存在幻觉与时间戳漂移，需配合VAD、说话人分离与领域微调使用。
AutoDL和矩池云在国内性价比较高，提供按时计费和抢占式实例；AWS和GCP适合长期稳定需求；具体选择需结合网络延迟、数据合规和突发扩容能力综合评估。
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视频生成AI已有Runway、Pika、Sora等产品进入商用测试，但计算成本高、一致性控制难，预计2-3年内在广告短片和内容辅助领域率先规模化落地。
INT4量化通常会导致1-3%的精度下降，但在合理校准数据集和per-channel量化策略下，部分任务可将损失控制在1%以内，同时显存占用和推理速度可获得3-4倍提升。
零样本学习在分类、信息抽取、客服意图识别等冷启动场景可行，依赖大模型预训练知识与提示设计；但精度、稳定性和领域术语适配有限，高风险业务仍需少样本或微调并配合评测。
借助端侧唤醒、远场降噪与大模型语义理解，智能家居已支持多轮对话与模糊指令，体验明显提升；但仍受嘈杂环境、方言口音、跨设备协同及隐私顾虑影响，稳定性有待加强。
传统RPA依赖预定义规则与固定脚本，只能处理结构化、确定性流程；Agent以大模型为决策核心，具备目标理解、动态规划、工具调用与环境反馈闭环能力，可处理非结构化输入与开放任务，并能自主纠错重规划。
向量库规模由切片粒度决定：百万级文档按五百字切分约产生千万级向量，需要 HNSW 分片和元数据过滤；先按业务域划分子库，再用召回率与 P99 延迟反推容量。