大模型通过海量语料预训练习得术语的分布式语义表示，能在上下文中较准确地理解并生成专业术语，但在低频、新兴或跨学科概念上易出现幻觉与语义偏差，需结合领域微调、检索增强与专家校验提升可靠性。
提示注入攻击威胁等级高：它利用模型无法严格区分指令与数据的架构缺陷，可绕过系统约束、窃取敏感信息或劫持智能体工具调用，间接注入在检索增强与自动化场景中尤为隐蔽，目前尚无根治方案，只能靠权限最小化、输入隔离与多层防御缓解。
大模型通过海量语料预训练习得术语的分布式语义表示，能在上下文中较准确地理解并生成专业术语，但在低频、新兴或跨学科概念上易出现幻觉与语义偏差，需结合领域微调、检索增强与专家校验提升可靠性。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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迁移学习在垂直领域适用性取决于源域与目标域的分布差异和数据规模。医疗影像、工业缺陷检测等领域因标注成本高而受益显著，但金融风控、法律文本等强专业性场景需大量领域数据微调，预训练模型的泛化能力会受限，需结合domain adaptation和few-shot learning技术才能达到生产可用水平。
RAG的核心优势在于将外部知识库检索与大模型生成相结合：无需重新训练即可动态注入最新、领域专有知识，显著降低幻觉，提升事实准确性；同时答案可溯源、可审计，且知识更新与维护成本远低于微调。
RAG通过检索外部知识库为大模型提供实时上下文，减少幻觉并补充训练数据未覆盖的领域知识，关键在于优化检索质量（embedding模型、chunk策略）和检索-生成的协同机制，从而提升答案的准确性和时效性。
神经网络可解释性进展缓慢，主因在于模型高维非线性、特征叠加（多义性）使神经元难以对应清晰概念，缺乏统一的理论框架与可量化的“理解”评价标准，且多数方法只给出相关性而非因果证据，同时模型规模激增也大幅抬高了分析成本。
AI通过元学习、少样本学习（Few-Shot Learning）和迁移学习等技术可以从少量样本中学习新概念，但效果受限于预训练知识的丰富度、样本质量和任务复杂度，目前在特定领域已接近人类水平，但泛化能力仍需改进。
在规则明确、可无限模拟且有可验证奖励的封闭领域（如围棋、国际象棋），自我博弈配合搜索与强化学习已证明可超越人类；但在开放世界中缺乏精确奖励与环境模型，易陷入分布偏移与奖励投机，因此尚不能保证通用超人智能。