自动驾驶需要L4级以上的AI能力，包括多传感器融合感知（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）、实时场景理解与预测、端到端决策规划、高精度定位与建图，以及应对长尾场景的鲁棒性，目前最高阶的Robotaxi已接近L5级全自动驾驶能力。
模型鲁棒性测试应覆盖：输入扰动（噪声、拼写错误、对抗样本）、分布偏移（域外数据、长尾与极端值）、数据缺失与损坏、提示注入与越狱攻击、多语言与格式变化、高并发与延迟等系统压力，以及长时间运行下的性能漂移监测。
自动驾驶需要L4级以上的AI能力，包括多传感器融合感知（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）、实时场景理解与预测、端到端决策规划、高精度定位与建图，以及应对长尾场景的鲁棒性，目前最高阶的Robotaxi已接近L5级全自动驾驶能力。
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提示学习不会完全取代微调：它成本低、少样本友好，适合快速适配与资源受限场景；微调在数据充足时性能上限与稳定性仍占优，二者长期互补并存。
多智能体协作系统的协调机制主要包括集中式调度、基于合同网的任务拍卖与分配、黑板或共享状态通信、基于规则与协议的行为约束，以及博弈论与强化学习驱动的分布式策略对齐，目标是在通信受限条件下实现任务分解、冲突消解与全局效用最优。
CoT能显著提升模型在算术、符号推理与多步逻辑任务上的表现，原因在于中间步骤分解了复杂问题并扩展了有效计算深度；但收益依赖模型规模，且生成的推理链未必忠实反映内部机制，也可能产生看似合理的错误推导。
AI生成药物分子设计在特定场景下已展现实用价值，能加速先导化合物发现和优化ADMET性质，但目前仍需人工验证、受限于训练数据质量和生物学复杂性，距离完全自主设计临床候选药物尚有距离，属辅助工具而非替代传统药物研发流程。
会，且已在重塑。生成式设计与参数化优化将方案比选前置，渲染、规范校核、工程量统计趋于自动化，建筑师精力转向问题界定、判断与协同。但责任归属、数据质量与跨专业整合仍需人工把关，工具是增效而非替代。
向量数据库在RAG系统中负责存储文档的向量化表示，通过高效的近似最近邻搜索（ANN）算法快速检索与查询语义相似的文本片段，为大语言模型提供相关上下文，从而实现知识增强生成，解决模型知识时效性和领域专业性不足的问题。