当前大模型凭借大规模统计学习，能捕捉语境、隐喻与推理线索，在多数语义任务上表现接近人类；但其“理解”缺乏具身经验与意图基础，更多是分布式表征的模式匹配，能否称为真正理解，仍取决于对“理解”的定义及可验证的评测标准。
稀疏注意力（局部窗口、块稀疏）与线性注意力（核函数近似）可将O(n²)降至O(n)或O(n log n)；FlashAttention通过分块与IO感知减少显存读写；另有低秩近似、KV缓存、多查询/分组查询注意力降低推理开销。
当前大模型凭借大规模统计学习，能捕捉语境、隐喻与推理线索，在多数语义任务上表现接近人类；但其“理解”缺乏具身经验与意图基础，更多是分布式表征的模式匹配，能否称为真正理解，仍取决于对“理解”的定义及可验证的评测标准。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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2.8/2.0双模并行
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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。
大模型可能通过个性化推荐强化既有偏好，但其多样化训练数据和可调控性也提供了打破信息茧房的潜力，关键在于算法设计是优先用户粘性还是信息多元性，以及用户主动探索意识。
AI误判率无统一下限，取决于病种与金标准；特定影像任务灵敏度可超95%、假阴性约5%，但跨中心泛化常衰减，真实世界仍需医师复核兜底。
目前学界对AGI实现时间并无共识：乐观者预测2030年前后，多数专家调查的中位数落在2040至2060年之间，悲观者认为需数十年乃至更久。关键瓶颈在于长程推理、持续学习、因果建模与算力能耗，且"AGI"定义本身尚未统一。
小样本学习在标准benchmark上表现优异，但实际落地面临域偏移、类别定义模糊、标注质量不均等挑战，需结合主动学习、数据增强和领域自适应技术才能达到生产可用精度，目前在医疗影像、工业缺陷检测等垂直场景已有成功案例但泛化性仍待验证。
GPT-3（1750亿参数）训练约耗电1287 MWh，折合约552吨CO₂e；实际数值取决于模型规模、算力利用率、硬件能效、PUE及电网碳强度，且推理阶段的累计能耗长期可能超过训练。