评估大语言模型真实能力边界需建立多维测试框架：通过对抗样本探测鲁棒性边界、用领域深度问题测试知识上限、设计多步推理任务验证逻辑能力、引入分布外数据检验泛化极限，同时结合人类专家盲测和可解释性分析，量化模型在不同任务类型下的性能衰减曲线。
AI辅助药物研发主要缩短早期发现阶段：靶点识别与先导化合物优化可由约4至6年压缩至1至2年，整体周期缩短约20%至40%。但临床试验阶段受监管与受试者招募限制，提速有限，成功率仍待验证。
评估大语言模型真实能力边界需建立多维测试框架：通过对抗样本探测鲁棒性边界、用领域深度问题测试知识上限、设计多步推理任务验证逻辑能力、引入分布外数据检验泛化极限，同时结合人类专家盲测和可解释性分析，量化模型在不同任务类型下的性能衰减曲线。
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模型蒸馏的能力损失取决于教师-学生模型的容量差距、蒸馏方法和任务复杂度，典型情况下学生模型在benchmark上相对教师模型损失5-15%性能，但通过软标签知识迁移、中间层特征对齐等技术可将损失控制在可接受范围内，权衡压缩比与准确率是核心工程决策。
是的。思维链提示通过显式引导模型逐步推理，在数学、逻辑和常识推理任务上展现出显著提升，大量实验（如Wei等2022）证实其有效性，但效果依赖模型规模、任务复杂度和提示设计质量。
通常难以整体超越教师模型，因学生容量受限；但在特定任务、领域数据或结合强化学习与自蒸馏时，小模型可在局部指标上持平甚至反超大模型。
模型输出不确定性的量化评估主要通过以下方法：1）贝叶斯深度学习计算后验分布的熵或方差；2）集成方法（如Deep Ensembles）测量预测方差；3）蒙特卡洛Dropout进行随机采样估计；4）校准指标如ECE（Expected Calibration Error）评估置信度与准确率的一致性；5）预测区间覆盖率和Conformal Prediction提供分布无关的不确定性量化保证。
关键是提升单位参数效率：高质量数据与充分训练、剪枝量化、MoE稀疏架构、强化学习后训练，辅以检索工具增强和推理时算力扩展。
应对AI算力需求需多维施策：硬件层面推进先进制程芯片和异构计算架构；软件层面优化模型结构、采用量化剪枝和稀疏化技术；基础设施层面建设分布式训练集群和边缘计算节点；同时探索光子计算、类脑芯片等新型计算范式，实现算力供给的技术突破与成本优化。