Prompt工程的实用技巧包括：明确角色定位和任务目标、提供具体示例（few-shot learning）、使用思维链（Chain-of-Thought）引导推理过程、通过分隔符明确指令边界、迭代优化提示词、控制输出格式和长度、以及针对特定模型调整温度参数和top-p采样策略。
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。
Prompt工程的实用技巧包括：明确角色定位和任务目标、提供具体示例（few-shot learning）、使用思维链（Chain-of-Thought）引导推理过程、通过分隔符明确指令边界、迭代优化提示词、控制输出格式和长度、以及针对特定模型调整温度参数和top-p采样策略。
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预训练模型的迁移能力受限于源域与目标域的分布偏移、预训练数据覆盖度及表征归纳偏置；当任务需要新颖符号推理、长尾领域知识或严重模态错配时，迁移收益显著下降，并可能出现负迁移与灾难性遗忘。
Few-shot学习在实际应用中效果因场景而异：在数据稀缺领域（如医疗影像、小语种NLP）表现出色，能以少量样本达到可用精度；但在复杂任务中泛化能力受限，对样本质量和模型预训练依赖较大，工业部署需权衡标注成本与性能需求。
知识图谱与大模型结合的新突破包括：通过检索增强生成（RAG）降低幻觉、基于图结构的推理增强模型逻辑能力、知识编辑技术实现模型知识动态更新、图神经网络与Transformer融合提升结构化知识理解，以及利用大模型自动构建和补全知识图谱，形成知识与智能的双向协同。
跨语言模型零样本迁移整体有效但存在差异：高资源、近亲语系语言表现接近源语言，低资源、类型学差异大或书写系统迥异的语言性能明显下降；规模扩大、对齐预训练和少量目标语言微调可显著缩小差距。
自监督学习更可能在预训练阶段主导表征学习，却难以完全取代监督学习：前者依赖海量无标注数据降低标注成本，后者仍是任务对齐、精细评测与高风险场景的关键，二者将以“预训练加微调”的范式长期互补。
通过数据投毒，将带微小图案或不可见扰动的样本改标为目标类并混入训练集，使模型学到触发器与目标输出的伪关联，同时保持干净样本精度以提升隐蔽性。