AI在数据充足、规则明确的领域已能接近专家水平，但深度推理仍受限于因果建模薄弱、分布外泛化不足及幻觉风险，需依赖外部验证与人类监督才能可靠应用。
当前AI已能在一定程度上生成反事实推理，大模型可依据语言统计规律与因果模式推演“若非X则Y”；但其多基于相关性而非显式因果结构，缺乏干预机制与可验证的因果模型，复杂情境下易出错，仍难称真正理解。
AI在数据充足、规则明确的领域已能接近专家水平，但深度推理仍受限于因果建模薄弱、分布外泛化不足及幻觉风险，需依赖外部验证与人类监督才能可靠应用。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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RAG通过在生成前检索外部知识库并将相关片段注入上下文，使模型输出可溯源、时效性强，显著降低幻觉；同时无需重新训练即可更新知识，兼顾领域适配、数据安全与较低的部署成本。
没有绝对最优的聚合策略，FedAvg适合IID数据，FedProx、SCAFFOLD、FedDyn等能更好处理Non-IID和异构场景，FedYogi、FedAdam等自适应优化器在特定任务上表现更优，需根据数据分布、通信成本、隐私需求、模型复杂度等具体场景选择。
规避AI生成代码的安全漏洞，需将其视为不可信输入：强制代码审查，接入SAST/DAST与依赖项SCA扫描，落实输入校验、参数化查询及最小权限原则，密钥统一托管，并配合单元与模糊测试，在CI/CD中设置安全门禁。
开放域对话系统通常采用外部记忆架构：将历史对话摘要、抽取为结构化事实并向量化存入记忆库，推理时通过检索增强（RAG）召回相关片段，再结合滑动窗口与分层压缩控制上下文长度，并辅以记忆更新、去重与遗忘机制以保证一致性。
AI会重塑而非简单取代程序员岗位。重复性编码工作将被自动化，但系统架构设计、需求分析、技术决策等高阶能力仍需人类主导。程序员角色将向"AI协作者"和"系统设计师"演进，掌握AI工具的开发者竞争力会显著提升。
AI可将药物研发周期从传统的10-15年缩短至2-3年，在靶点发现阶段节省约30-50%时间，临床前筛选效率提升40-60%，但实际时间节约受靶点复杂度、数据质量及监管要求等因素影响，目前多数AI辅助项目仍处于临床早期验证阶段。