根据现行著作权法，作品需由自然人创作完成。纯AI生成图片因缺乏人类独创性表达，通常不符合作品构成要件，难以获得著作权登记；但若人类进行实质性创作投入（如深度提示词设计、多轮调整筛选等），可能被认定为辅助工具使用，具体需个案判断。
有一定代价但可缓解：过度对齐会使输出趋同、拒答增多，削弱发散性；通过更精细的偏好数据、拒答校准与分场景策略，可在安全与创造力之间取得平衡。
根据现行著作权法，作品需由自然人创作完成。纯AI生成图片因缺乏人类独创性表达，通常不符合作品构成要件，难以获得著作权登记；但若人类进行实质性创作投入（如深度提示词设计、多轮调整筛选等），可能被认定为辅助工具使用，具体需个案判断。
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算力租赁平台选择需综合评估GPU型号与性能（如H100/A100算力指标）、定价模型（按需/包月/竞价实例成本）、网络带宽与延迟、数据中心地理分布、平台稳定性与SLA保障、弹性扩展能力、存储I/O性能、以及技术支持响应时效等核心维度。
构建专家标注的领域基准（如MedQA、LegalBench），用精确匹配或LLM-as-judge评分；辅以幻觉与引用核查、数据污染检测、多次采样一致性分析及RAG对照。
会，但并非必然。大模型基于概率分布生成文本，倾向输出高频、"中位"表达，叠加相似提示词与同类训练数据，易造成风格、结构与观点趋同；差异化取决于人工选题、独家数据、个性化微调与编辑把关。
旗舰手机经 4bit 量化后可流畅运行约 1B 至 8B 参数的模型，其中 3B 至 7B 较常见；13B 需要极高内存，速度与发热明显受限，解码速度通常在每秒 10 至 30 token。
需全流程治理：训练前做数据脱敏与PII识别过滤，训练中采用差分隐私与去重降低记忆，部署后配合输出过滤、访问控制、成员推断红队测试并保留审计日志。
当前主流静态分析与LLM检测工具在AI生成代码上的漏洞检出率约60%至85%，具体取决于漏洞类型与语言。对SQL注入、硬编码密钥等模式化缺陷表现较好，对逻辑漏洞与跨文件数据流缺陷误报、漏报明显偏高，仍需人工审计与动态测试补充。