量化压缩通常可保留原始性能的95-99%，具体取决于量化位宽、校准数据质量和模型架构。INT8量化一般损失小于1%精度，INT4可能损失2-5%，而混合精度量化结合敏感度分析可在模型尺寸减半情况下实现接近无损压缩。
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。
量化压缩通常可保留原始性能的95-99%，具体取决于量化位宽、校准数据质量和模型架构。INT8量化一般损失小于1%精度，INT4可能损失2-5%，而混合精度量化结合敏感度分析可在模型尺寸减半情况下实现接近无损压缩。
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短期内不会完全取代，而是分工互补。自监督学习凭借海量无标注数据学习通用表征，已成为预训练主流范式；但下游任务对齐、安全约束与评测校准仍依赖有监督信号，二者将长期以“预训练加微调”形式共存。
AI能否创造真正具有艺术价值的作品，取决于价值的判定标准：若以审美效果、形式创新与受众接受度衡量，AI作品已具备相应价值；若强调创作意图、生命经验与情感主体性，当前AI仍缺乏这些要素，其价值更多源于人类的设计、筛选与阐释。
可微搜索(如DARTS)在CIFAR-10上约1.5–4个GPU天内达到约2.8%–3.0%测试错误率，而精心调参的随机搜索常仅差0.1–0.5个百分点，甚至持平；其优势主要在搜索效率，而非精度，且易受性能崩塌与权重共享偏差影响。
语言模型的记忆容量存在明确上限，主要受限于上下文窗口大小（如GPT-4的128K tokens）和参数规模决定的表征能力，尽管检索增强生成（RAG）等技术可扩展外部知识访问，但模型本身的工作记忆仍受架构约束，长期记忆依赖参数化知识存储，这在训练后即固定。
当前大模型凭借海量语料可在多数常识基准上表现优异，但其本质是统计关联而非具身因果理解，在反事实推理、物理直觉与分布外泛化上仍易失稳，故尚难称实现"真正"的常识推理。
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。