3D打印是一种通过逐层堆叠材料制造三维实体的增材制造技术，区别于传统减材工艺。其基本流程包括建模、切片、打印和后处理。主要技术类型有FDM、SLA、SLS等，应用涵盖工业、医疗、建筑等领域。虽然具有设计自由度高、可定制等优势，但也存在速度慢、成本高等局限。未来将与AI、生物技术等融合，向多材料、4D打印等方向发展，推动制造方式的革新。

零样本生成是生成式AI无需专门训练即可完成新任务的能力，仅依靠预训练知识和用户提示就能输出结果。其优势在于降低数据依赖、提高通用性，但也面临质量不稳定、提示敏感等挑战。相比小样本和有监督学习，零样本更强调泛化能力。应用场景广泛，如客服、创作、教育等领域，推动AI从专用工具向通用助手发展。

DDANN是一种结合深度学习和领域自适应的神经网络，通过对抗训练实现跨域知识迁移。它包含特征提取器、任务分类器和域分类器三个核心组件，利用梯度反转层使模型学习域不变特征。该方法通过优化任务损失和对抗域损失的加权组合，有效解决源域与目标域数据分布差异问题，在图像分类、生物数据分析、语音识别和医学影像等领域具有广泛应用价值。

CITE-seq与scRNA-seq数据分析对比 CITE-seq作为scRNA-seq的拓展技术，同时检测RNA和表面蛋白(ADT)，形成多模态数据。相比单模态的scRNA-seq，CITE-seq在分析流程上需分别处理RNA和ADT数据，通过Seurat等工具实现双通道质控、归一化和降维。其核心优势在于结合蛋白表达提升细胞分型准确性，特别适用于免疫细胞亚群鉴定。分析工具如Seurat、Tota

GraphTransformerNetworks（GTN）是一种用于异构图的深度学习模型，能自动学习元路径组合而非依赖人工设计。其核心是通过可学习的图变换操作，将原始多关系图组合成新邻接矩阵，再执行图卷积，适用于节点分类等任务。相比GCN/GAT，GTN支持异构图且自动构造路径，但计算成本较高。典型应用包括知识图谱和推荐系统。

摘要：RAG中的增强生成（Augmented Generation）通过将检索到的外部知识注入生成过程，显著提升大模型输出的准确性和可信度。其核心流程包括文档裁剪拼接、Prompt构建和基于知识的答案生成，能有效减少幻觉、增强时效性并实现领域适配。相比传统生成方式，增强生成支持知识溯源，并可通过片段拼接、知识图谱、工具调用等多种方式实现，是RAG区别于普通大模型的关键技术环节。（149字）

摘要：RAG中的增强生成（Augmented Generation）通过将检索到的外部知识注入生成过程，显著提升大模型输出的准确性和可信度。其核心流程包括文档裁剪拼接、Prompt构建和基于知识的答案生成，能有效减少幻觉、增强时效性并实现领域适配。相比传统生成方式，增强生成支持知识溯源，并可通过片段拼接、知识图谱、工具调用等多种方式实现，是RAG区别于普通大模型的关键技术环节。（149字）

RAG框架中检索环节是关键，负责弥补大模型知识盲区、提高生成准确性和控制幻觉。典型流程包括查询转化、文档匹配（稀疏/稠密/混合检索）、结果排序和格式化。检索方式分关键词、Embedding和动态聚类等类型，面临召回不足、长文档处理等挑战。检索质量直接影响生成效果，二者协同工作：检索获取相关知识，生成模型组织语言回答。

RAG框架中检索环节是关键，负责弥补大模型知识盲区、提高生成准确性和控制幻觉。典型流程包括查询转化、文档匹配（稀疏/稠密/混合检索）、结果排序和格式化。检索方式分关键词、Embedding和动态聚类等类型，面临召回不足、长文档处理等挑战。检索质量直接影响生成效果，二者协同工作：检索获取相关知识，生成模型组织语言回答。

RAG系统和自训练智能体存在本质差异。RAG是检索增强的问答系统，擅长基于文档的事实检索与回答，强调可追溯性但缺乏自主性；而智能体具备任务规划、工具调用和自主执行能力，可用于复杂工作流自动化。二者可结合使用，将RAG作为智能体的知识模块，形成"问答+执行"的协同体系。比如金融场景中，RAG处理法规检索，智能体负责数据分析与报告生成。RAG专注信息提取，智能体侧重任务执行，共同构